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Élu·e de la République
Raphaël Schellenberger
36 ansHaut-Rhin · 4ᵉ circonscription1 mandat
LR1
Mandats actifs
2 ans
Ancienneté
1
Territoires
Le terrain
Mandats & fonctions
Réalité vs médias
Activité institutionnelle
Confronter l'activité réelle de l'élu·e — votes, présence, temps de parole — à son exposition médiatique mesurée par Vigie Citoyenne.
Écart médias ↔ réalité
30 derniers jours · comparé à 464 député·e·s actifs·ves
Sous-médiatisé·eSur-médiatisé·e
Exposition médiatique cohérente avec l’activité réelle à l’Assemblée.
Comment cet écart est-il calculé ?
Les deux signaux sont d'abord convertis en au sein du même pool de 464 député·e·s : un percentile de 3% signifie « plus actif·ve que 3%du pool ». L'écart est simplement la différence des deux rangs :
Analyse
Couverture médiatique
Répartition thématique, marqueurs lexicaux et articles récents mentionnant Raphaël Schellenberger.
Influence
Lobbying & financement
Rencontres avec des représentants d'intérêts déclarées à la HATVP.
Réseau
Nominations au Journal Officiel
Postes occupés et nominations signées publiés au JORF — portes tournantes & réseaux de cooptation.
À venir
Réseau de nominations
Postes occupés et nominations signées au Journal Officiel (portes tournantes & réseaux de cooptation).
Source · Journal Officiel — API PISTE (Légifrance)
Vérification
Intégrité des données
Concordance des identifiants officiels entre les différentes sources open data.
Cross-check identité
Vérification multi-source des identifiants officiels
2 OK
ID PoligraphPoligraph
Source : PG-000172Attendu : PG-000172
Confiance : 90%
ID WikidataPoligraph
Source : Q30336912Attendu : Q30336912
Confiance : 90%
Données Wikidata
Identifiants et repères biographiques structurés
Raphaël Schellenberger
Identité
Naissance
1990-02-14
Profession
personnalité politique
Nationalité
France
Transparence
Sources & licences
Chaque indicateur de cette fiche s’appuie sur des données publiques traçables. Suivez les liens pour vérifier la donnée à la source.
Rapprochement entre données institutionnelles et entités médiatiques via la clé de normalisation du pipeline (`normalize_entity_key`). Les écarts reflètent les données disponibles à l'instant T.