MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
■001000017163737
■00520250211152747
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798342116053
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31520304
■035    ▼a(MiAaPQ)Stanfordqn174mm2567
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a658.152
■1001  ▼aHandan-Nader,  Cassandra.
■24510▼aVector  Representations  of  Conflict  in  American  Political  Institutions
■260    ▼a[Sl]▼bStanford  University▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a182  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-04,  Section:  A.
■500    ▼aAdvisor:  Grimmer,  Justin.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Stanford  University,  2024.
■520    ▼aLatent  variables  factor  prominently  into  theoretical  models  of  political  conflict,  and  estimates  of  latent  variables  using  latent  variable  models  often  appear  in  empirical  political  science  research.  This  dissertation  innovates  on  classic  latent  measurement  methodology  in  three  distinct  scenarios.  The  first  chapter  proposes  a  supervised  measurement  model  to  replace  the  prevailing  unsupervised  estimator  for  partisan  polarization  in  the  U.S.  Congress  using  ideal  points.  The  second  chapter  suggests  a  computationally  efficient  method  of  detection  and  removal  for  nuisance  block  and  near-block  structures  that  exert  a  disproportionate  influence  on  correspondence  analysis  and  related  latent  measurement  models.  The  third  chapter  develops  a  two-step  methodology  of  information  retrieval  and  dimensionality  reduction  for  extracting  policy  viewpoints  from  large  text  datasets.
■590    ▼aSchool  code:  0212.
■650  4▼aFund  raising
■650  4▼aNominations
■650  4▼aBipartisanship
■650  4▼aRegulation
■650  4▼aInternet  access
■650  4▼aPolitics
■650  4▼aLegislators
■650  4▼aNeural  networks
■650  4▼aContingency  tables
■650  4▼aEigenvalues
■650  4▼aCivil  war
■650  4▼aPartisanship
■650  4▼a20th  century
■650  4▼aMarkov  analysis
■650  4▼aElections
■650  4▼aWeb  studies
■650  4▼aMilitary  studies
■650  4▼aPolitical  science
■690    ▼a0800
■690    ▼a0646
■690    ▼a0750
■690    ▼a0796
■690    ▼a0615
■71020▼aStanford  University.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-04A.
■790    ▼a0212
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17163737▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

Preview

Export

ChatGPT Discussion

AI Recommended Related Books