Досье на выборы в Лаборатории

Досье на выборы, доступные в Лаборатории - сборка информации по выборам с сайта. Все материалы, где были упомянуты данные выборы.

Карточки выборов

Россия, Президент 2018

Карточка выборов

Официальное название:

Выборы Президента Российской Федерации

Победитель/лидер:

Путин Владимир Владимирович

Статья в Википедии:

Президентские выборы в России (2018)

Предыдущая статья Телеграм-канал RUElectionData
Следующая статья Армения, Ереван, Горсовет 2018
Print
19485
Источник данных:ЦИК РФ
Ссылка на источник:www.vybory.izbirkom.ru/region/izbirkom?action=show&global=1&vrn=100100084849062®ion=0&prver=0&pronetvd=null
Файл фиксации данныхRussia_President_2018.pdf
в Лаборатории
Please login or register to post comments.

Материалы о выборах

Максим Я. Самые криминальные выборы 2019

Домашнее задание от Максима Я. к курсу "Визуализация Демократии"

EG 0 37819

Самые криминальные выборы ЕДГ 2019 по версии Максима Я.: Башкортостан, Волгоградская область, Забайкалье / Калмыкия

Дмитрий В. Самые криминальные выборы 2019

Домашнее задание от Дмитрия В. к курсу "Визуализация Демократии"

EG 0 43465

Самые криминальные выборы ЕДГ 2019 по версии Дмитрия В: Башкортостан, Калмыкия, третье место разделили: Липецкая, Вологодская, Волгоградская области и Забайкальский край.

Инна К. Самые криминальные выборы 2019

Домашнее задание от Инны К. к курсу "Визуализация Демократии"

EG 0 36005

Самые криминальные выборы ЕДГ 2019 по версии Инны К.: Забайкальский край, Курская область, Волгоградская область.

Максим Н. Самые сфальсифицированные выборы 2019

Домашнее задание от Максима Н. к курсу "Визуализация Демократии"

EG 0 24456

"Конкуренты лежат мёртвыми пластами" в Курской области, республике Калмыкия и Забайкальском крае.

Маргарита Ж. Самые сфальсифицированные выборы 2019

Домашнее задание от Маргариты Ж. к курсу "Визуализация Демократии"

EG 0 29555

Самые сфальсифицированные выборы ЕДГ 2019 по версии Маргариты Ж.: Калмыкия, Липецк, Сахалин

RSS
First567810121314Последняя

По территории

По дате

Доступность для анализа