Alan Renwick, Jean-Benoit Pilet, Faces on the Ballot. The Personalization of Electoral Systems in Europe , Oxford, Oxford University Press, 2016, 338 p.
Bibliographic record
Abstract
a pour objet la personnalisation des systèmes électoraux en Europe.Il s'inscrit dans le domaine des études électorales, dans la perspective de l'étude des systèmes électoraux, particulièrement sous l'angle de leurs réformes 1 .L'apport principal de l'ouvrage est de montrer comment les systèmes électoraux évoluent dans une période contemporaine et vers quoi ils évoluent.Complet et précis, cet ouvrage vient parachever un cycle de recherche initié en 2010, donnant lieu à de multiples collaborations, publications et participations à des Congrès de la part des deux auteurs.Cependant, cet ouvrage n'est pas une synthèse de leurs travaux passés, pas plus qu'il ne contient l'ensemble des champs de recherche des deux auteurs.Il s'agit de l'aboutissement de plusieurs recherches sur des objets variés (réformes électorales, partis politiques, référendum, systèmes électoraux -notamment).La personnalisation est l'une des trois dynamiques de l'étude des systèmes électoraux (avec les dimensions inter-partisane et intra-partisane), c'est aussi la moins étudiée.Après une dense revue de la littérature internationale exposant les multiples lectures que peut recevoir ce concept et les différentes réalités qu'il peut recouvrir, Jean-Benoît Pilet et Alan Renwick définissent la personnalisation à travers la dynamique des élections.Elle peut être retrouvée à travers les changements institutionnels relatifs aux systèmes électoraux et à travers les comportements des acteurs, aux niveaux local et national, de manière comparée.Trois principales interrogations structurent l'ouvrage : les systèmes électoraux sont-ils devenus plus personnalisés ?Quels en sont les facteurs explicatifs ?Quelles en sont les conséquences ?L'approche suivie dans cet ouvrage et ses conclusions se distinguent ainsi des travaux précédents sur la personnalisation.Alors que les travaux précédents portaient plus sensiblement sur les party leaders 2 , sur l'influence locale des 1.
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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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.005 |
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".