The 2019 Canadian federal election and the Bloc québécois resurgence
Bibliographic record
Abstract
L’objectif de cette recherche est de découvrir la nature de l’appui au Bloc québécois lors des élections canadiennes de 2019. Dans le contexte de la diminution de l’appui à la souveraineté au Québec, cette recherche s’appuie sur l’hypothèse suivante : la résurgence du Bloc en 2019 peut être attribuée à la capacité du parti à transcender le clivage souverainiste-fédéraliste en réussissant à capturer l’électeur francophone moyen dans la province. En lien avec cette hypothèse, cette recherche se pose deux questions centrales : dans un premier temps, quels sont les sous-groupes d’électeurs que l’on retrouve au sein de cette coalition bloquiste et quel est le lien avec l’appartenance partisane provinciale, et dans un deuxième temps, quels facteurs et enjeux ont permis de rallier ces électeurs sous la bannière bloquiste? Cette recherche répond à ces questions en utilisant les données québécoises d’un sondage post-électoral national mené en 2019 par les professeurs Erick Lachapelle et Richard Nadeau de l’Université de Montréal et administré par la firme Léger Marketing. Les résultats de l’analyse de sondage confirment l’hypothèse de la coalition, les résultats montrant que le soutien au Bloc en 2019 était constitué de 47,1% d’adhérents du Parti Québécois et de 45,5% d’adhérents de la Coalition Avenir Québec. En outre, cette recherche révèle que si 75,5 % des péquistes ont voté Bloc en 2019, seulement 43,0% des caquistes en ont fait de même, suggérant que le Bloc a réussi à rallier une catégorie spécifique de caquistes. En somme, cette recherche révèle que ce sont les partisans nationalistes modérés de la CAQ qui ont permis la résurgence du BQ en 2019, et que l’appui au projet de loi 21 a été un facteur déterminant dans leur vote pour le BQ, alors que les partisans du PQ étaient plus fortement en appui à la souveraineté.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".