GLES Nominierungsstudie 2021 GLES Nomination Study 2021

DOI

web research, computer assisted web-based interviews (CAWI)

Innerparteiliche Kandidierende um eine Nominierung für eine Wahlkreiskandidatur in einem Bundestagswahlkreis für die Parteien, die vor der Bundestagswahl 2021 mit Fraktionsstatus im Bundestag vertreten waren: CDU, CSU, SPD, AfD, FDP, DIE LINKE und BÜNDNIS 90/DIE GRÜNEN, unabhängig davon, ob die Person nominiert wurde

Intra-party candidates for nomination for a constituency candidacy in a Bundestag constituency for the parties that were represented in the Bundestag with parliamentary group status prior to the 2021 Bundestag election: CDU, CSU, SPD, AfD, FDP, DIE LINKE and BÜNDNIS 90/DIE GRÜNEN, regardless of whether the person was nominated

Vollerhebung; Auswahlverfahren Kommentar: Web-Recherchen, Computergestützte Web-basierte Interviews (CAWI)

Identifier
DOI https://doi.org/10.4232/1.13988
Metadata Access https://api.datacite.org/dois/10.4232/1.13988
Provenance
Creator GLES
Publisher GESIS
Contributor Debus, Marc; Faas, Thorsten; Roßteutscher, Sigrid; Schoen, Harald; Blumenberg, Manuela; Bäuerle, Joscha; Burger, Axel; Kratz, Sophia; Kunz, Adrian; Schleißheimer, Julia; Rodrigues, Joshua; GESIS – Leibniz-Institut Für Sozialwissenschaften; Universität Mannheim
Publication Year 2022
Rights Alle im GESIS DBK veröffentlichten Metadaten sind frei verfügbar unter den Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication. GESIS bittet jedoch darum, dass Sie alle Metadatenquellen anerkennen und sie nennen, etwa die Datengeber oder jeglichen Aggregator, inklusive GESIS selbst. Für weitere Informationen siehe https://dbk.gesis.org/dbksearch/guidelines.asp?db=d; All metadata from GESIS DBK are available free of restriction under the Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication. However, GESIS requests that you actively acknowledge and give attribution to all metadata sources, such as the data providers and any data aggregators, including GESIS. For further information see https://dbk.gesis.org/dbksearch/guidelines.asp
OpenAccess true
Representation
Language German
Resource Type Dataset
Version 1.0.0
Discipline Social Sciences
Spatial Coverage Germany