Regional Variations in Political Ideology in Canada
Bibliographic record
Abstract
Il est reconnu que les résultats électoraux au Canada varient grandement selon la région. Afin de\ntrouver des explications à ce phénomène, il convient d’étudier comment les grandes régions du\nCanada se distinguent les unes des autres sur le plan politique. La présente recherche amorce\ncette étude sous l’angle de l’idéologie. Elle tente de déterminer en quoi l’idéologie politique\ndiffère d’une région à l’autre du pays.\nElle s’appuie sur les données des études électorales canadiennes de 2008. On a recours à des\nquestions évaluant les préférences des répondants par rapport à plusieurs enjeux politiques\npour répondre à la question de recherche. On conduit en premier lieu une analyse factorielle,\nqui identifie six facteurs qui ont structuré l’opinion publique lors de l’élection de 2008. Ensuite,\ndes tests T sont conduits pour vérifier si les moyennes de ces facteurs idéologiques sont\nstatistiquement différentes d’une région à l’autre.\nLes résultats montrent que les différences régionales sont souvent significatives et suivent les\nhypothèses. Toutefois, les résultats touchant à la privatisation de la santé ainsi qu’au Manitoba\net à la Saskatchewan vont à l’encontre des attentes.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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".