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Replication Data for: Pour (Tear) Gas on Fire? Violent Confrontations and Anti-Government Backlash|政治暴力数据集|选举行为数据集
收藏DataONE2022-07-28 更新2024-06-08 收录
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https://search.dataone.org/view/sha256:81d9dcdce53c337022704e80d1ab8dc4134871927e887a8ff33c3e9a37313471
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How do voters in a developed economy react to political violence at the ballot box? Most of the current literature suggests that a social movement turning violent dampens its support. To this end, we examine the effect of violent clashes and indiscriminate state repression on Hong Kong’s 2019 municipal election. Using original geocoded data, we proxy violence and repression by the frequency of police shooting tear gas rounds at protesters. Despite the movement turning in part violent, the presence of indiscriminate state repression reduces regime support. We offer evidence that repression de-mobilized pro-regime voters. We discuss possible explanations behind our findings and how the specificity of political violence may matter in shaping public support in protest movements.
创建时间：
2023-11-08
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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LIDC-IDRI 数据集包含来自四位经验丰富的胸部放射科医师的病变注释。 LIDC-IDRI 包含来自 1010 名肺部患者的 1018 份低剂量肺部 CT。
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OpenML-CC18
我们提倡使用经过整理的、全面的机器学习数据集基准测试套件，以标准化的基于 OpenML 的接口和用 Python、Java 和 R 编写的互补软件工具包为后盾。我们展示了如何使用标准化的基于 OpenML 的基准测试套件轻松执行全面的基准测试研究以及用 Python、Java 和 R 编写的互补软件工具包。 OpenML 基准测试套件的主要显着特点是 (i) 通过标准化数据格式、API 和现有客户端库易于使用； (ii) 关于套件内容的机器可读元信息； (iii) 在线共享结果，实现大规模比较。作为第一个这样的套件，我们提出了 OpenML-CC18，这是一个机器学习基准套件，包含 72 个分类数据集，从 OpenML 上的数千个数据集中精心策划。纳入标准是： * 密集数据集独立观察的分类任务 * 类数 >= 2，每个类至少有 20 个观察和少数类与多数类的比例必须超过 5% * 500 <= 观察数 <= 100000 * one-hot-encoding 后的特征数量 < 5000 * 没有人工数据集 * 没有更大数据集的子集，也没有其他数据集的二值化 * 没有可以通过使用单个特征或使用简单的决策树来完全预测的数据集* 来源或参考可用 如果您使用此基准测试套件，请引用：Bernd Bischl、Giuseppe Casalicchio、Matthias Feurer、Frank Hutter、Michel Lang、Rafael G. Mantovani、Jan N. van Rijn 和 Joaquin Vanschoren。 “OpenML 基准测试套件”arXiv:1708.03731v2 [stats.ML] (2019)。 @article{oml-benchmarking-suites, title={OpenML Benchmarking Suites}, author={Bernd Bischl and Giuseppe Casalicchio and Matthias Feurer and Frank Hutter and Michel Lang and Rafael G. Mantovani and Jan N. van Rijn and Joaquin Vanschoren},年={2019}，日记={arXiv:1708.03731v2 [stat.ML]} }
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中国区域交通网络数据集
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