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United Nations General Assembly Voting Data

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DataCite Commons2025-04-05 更新2025-04-15 收录
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https://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/LEJUQZ
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This is a dataset of ideal point estimates based on roll-call votes in the UN General Assembly sessions 1-78 (1946-2023. (sessions 1-77). Note that most votes take place in the Fall but some votes also occur in the spring of the following year. In recent years more votes have taken place in the spring. Ideal point estimates are based on sessions rather than calendar years. For raw UN votes, I now recommend that you use the data from the UNGA-DM project: UNGA-DM Database: https://unvotes.unige.ch/ For ideal points, please cite: Bailey, Michael A., Anton Strezhnev, and Erik Voeten. "Estimating dynamic state preferences from United Nations voting data." Journal of Conflict Resolution 61.2 (2017): 430-456. Code to estimate ideal points and issue ideal points are available at: https://github.com/evoeten/United-Nations-General-Assembly-Votes-and-Ideal-Points. The ideal point estimates are based on sessions, not years. There are also dyadic agreement scores, See the Bailey, Strezhnev, Voeten article for why these should not be used in most instances.

本数据集基于联合国大会(UN General Assembly)第1至78届会议(1946年至2023年,其中包含第1至77届会议)的唱名表决(roll-call votes)结果生成理想点估计值(ideal point estimates)。需说明,绝大多数表决于秋季举行,但亦有部分表决于次年春季进行;近年来春季开展的表决数量呈上升趋势。本数据集的理想点估计值以会议届次为统计基准,而非自然年度。 若需获取联合国大会原始表决数据,现推荐使用联合国大会表决数据集项目(UNGA-DM)的相关数据:UNGA-DM数据库,访问网址为https://unvotes.unige.ch/。 若需引用本数据集的理想点估计值,请遵循以下文献格式:Bailey, Michael A.、Anton Strezhnev 与 Erik Voeten,《从联合国表决数据估算动态国家偏好》,载于《冲突解决期刊》(Journal of Conflict Resolution)第61卷第2期(2017年),第430-456页。用于生成理想点估计值的代码及已计算的理想点数据集可通过以下网址获取:https://github.com/evoeten/United-Nations-General-Assembly-Votes-and-Ideal-Points。 本数据集的理想点估计值仍以会议届次为统计单位,而非自然年度。数据集同时包含双边一致得分(dyadic agreement scores)数据,关于为何多数研究场景下不应使用该类数据,请参阅上述Bailey、Strezhnev与Voeten的研究论文。
提供机构:
Harvard Dataverse
创建时间:
2019-02-13
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数据集介绍
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背景与挑战
背景概述
该数据集提供基于联合国大会投票行为的理想点估计,首次以年份(1946-2024年)而非会议届次为基础,包含两种估计类型:一是基于决议最终通过投票的'idealpointfp',更新频繁;二是基于所有投票的'idealpointall',数据更精确但可能受特定议题影响。数据集旨在量化国家在联合国中的政策偏好,适用于国际关系和政治科学的动态分析,并包含配对协议分数等辅助数据。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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