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Record W7104467326 · doi:10.71781/19786

Élections expérimentales : la désertion stratégique et la participation sous différents modes de scrutin

2011· dissertation· fr· W7104467326 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2011
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicElectoral Systems and Political Participation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)PlacemakingOrder (exchange)

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse s'intéresse au lien qui existe entre le système électoral et deux comportements importants de la vie civique, soit la participation à une élection et la désertion stratégique du candidat préféré vers un autre candidat. Ces thèmes sont abordés dans de nombreux et de très importants ouvrages en science politique. En passant par la théorie (Downs, 1957) jusqu'à des études de terrain par l'entremise de sondages (Abramson, 2010; Blais, 2010), diverses méthodologies ont été employées pour mieux expliquer les choix des électeurs. Ma contribution à l'avancement des connaissances dans ce domaine passe par l'usage de la méthode expérimentale pour mieux saisir les similitudes et différences dans les comportements des électeurs sous le système uninominal à un tour (UT) et la représentation proportionnelle (RP) ainsi que les mécanismes au niveau individuel qui produisent ces similitudes et différences. Le cœur de la thèse est composé des trois articles dont voici les résumés : Article 1. Des élections expérimentales faites à Montréal, Paris et Bruxelles permettent d'estimer l’influence directe du mode de scrutin sur la décision des électeurs de voter ou non, et de voter pour leur parti préféré ou non. En tout, 16 groupes de 21 électeurs votent sous différents systèmes électoraux, soit le UT et la RP. Les préférences sont attribuées aléatoirement et connues de tous les participants. Nos résultats indiquent que le vote n'est pas globalement plus sincère et que la participation électorale n'est pas plus élevée sous le système proportionnel. Toutefois, nous observons moins de désertion d'un petit parti sous le système proportionnel. Article 2. Les expériences permettent également d'expliquer pourquoi les électeurs votent parfois pour un parti autre que leur parti préféré. La conclusion principale est que la décision de voter de façon sincère ou non est influencée par les préférences individuelles, mais aussi par les perceptions des chances de gagner des candidats ainsi que des chances que son propre vote puisse décider le résultat de l'élection. Les électeurs qui désertent leur premier choix prennent en considération quel candidat est le plus près de leurs positions politiques, mais également de la viabilité de cette alternative. De plus, les électeurs qui aiment prendre des risques ont davantage tendance à déserter. Article 3. Le modèle de l'électeur pivot est mis à l'épreuve pour mieux comprendre la décision de voter ou non lors d'une élection. Nos expériences permettent de répliquer, avec un devis expérimental différent, les résultats importants des travaux de Duffy et Tavits (2008). Nos résultats confirment que la perception d'être pivot augmente la participation, que ces perceptions sont sujettes à la surestimation et que cette surestimation ne décline pas complètement dans le temps. Nous allons également plus loin que les recherches de Duffy et Tavits et nous trouvons que la participation n'est pas plus forte sous RP que sous UT et que la probabilité d'être pivot a un impact plus important chez les électeurs évitant de prendre des risques.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.011
metaresearch head score (Gemma)0.066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.969
Threshold uncertainty score0.063

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0110.066
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0030.003
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0190.001

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.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.266
Teacher spread0.248 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2011
Admission routes1
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