deploy to server

.drone.yml

@@ -28,7 +28,7 @@ steps:
       password: ${DEPLOY_PASSWORD}
       script: |
         set -e
-        cd /srv/stematlas
+        cd /home/webapps/motief
         docker pull ${DOCKER_REGISTRY}/${DRONE_REPO_OWNER}/${DRONE_REPO_NAME}:latest
         docker-compose pull
         docker-compose up -d

analysis/political_axis.py

@@ -174,6 +174,20 @@ def compute_2d_axes(
     for wid in window_ids:
         raw_window_vecs[wid] = _trajectory._load_mp_vectors_for_window(db_path, wid)
 
+    # Pad all vectors to the maximum dimension across windows before Procrustes.
+    # Some windows (e.g. 2017 with only 30 motions) have lower-rank SVD output
+    # (dim=29 instead of 50). Padding with zeros lets Procrustes treat all vectors
+    # as the same dimension, preserving the alignment chain.
+    if raw_window_vecs:
+        max_dim = max(v.shape[0] for d in raw_window_vecs.values() for v in d.values())
+        padded: Dict[str, Dict[str, np.ndarray]] = {}
+        for wid, d in raw_window_vecs.items():
+            padded[wid] = {
+                e: np.pad(v, (0, max_dim - v.shape[0])) if v.shape[0] < max_dim else v
+                for e, v in d.items()
+            }
+        raw_window_vecs = padded
+
     aligned_window_vecs = _trajectory._procrustes_align_windows(raw_window_vecs)
 
     # Stack all vectors across windows into a single matrix for PCA if needed
@@ -246,10 +260,27 @@ def compute_2d_axes(
         # Ensure consistent left/right and progressive/conservative orientation
         # by checking canonical party centroids and flipping axis signs if needed.
         try:
-            right_parties = {"PVV", "VVD", "FVD", "BBB", "JA21"}
+            right_parties = {
-            left_parties = {"SP", "PvdA", "GroenLinks", "GroenLinks-PvdA", "DENK"}
+                "PVV",
-            cons_parties = {"PVV", "VVD", "FVD", "CDA", "SGP", "BBB", "JA21"}
+                "VVD",
+                "FVD",
+                "BBB",
+                "JA21",
+                "Nieuw Sociaal Contract",
+            }
+            left_parties = {"SP", "PvdA", "GL", "GroenLinks", "GroenLinks-PvdA", "DENK"}
+            cons_parties = {
+                "PVV",
+                "VVD",
+                "FVD",
+                "CDA",
+                "SGP",
+                "BBB",
+                "JA21",
+                "Nieuw Sociaal Contract",
+            }
             prog_parties = {
+                "GL",
                 "GroenLinks",
                 "PvdA",
                 "PvdD",
@@ -263,9 +294,12 @@ def compute_2d_axes(
 
             def _centroid_for_party_set(party_set):
                 vecs = []
+                # Party-level centroid vectors (entity_id == party name directly).
                 for p in party_set:
                     if p in ent_to_vec:
                         vecs.append(ent_to_vec[p])
+                # MP-level vectors: mp_metadata stores mp_name in the same
+                # "Lastname, Initials" format as entity_id in svd_vectors.
                 try:
                     conn = duckdb.connect(db_path)
                     rows = conn.execute(
@@ -295,7 +329,7 @@ def compute_2d_axes(
                     )
                     axes["x_axis"] = -axes["x_axis"]
 
-            # Y-axis: progressive vs conservative — prefer positive = conservative
+            # Y-axis: progressive vs conservative — positive Y = progressive
             prog_cent = _centroid_for_party_set(prog_parties)
             cons_cent = _centroid_for_party_set(cons_parties)
             if prog_cent is not None and cons_cent is not None:
@@ -378,7 +412,11 @@ def compute_2d_axes(
         cons_centroid = np.mean(np.vstack(cons_vecs), axis=0)
 
         lr = right_centroid - left_centroid
-        pc = cons_centroid - prog_centroid
+        # Construct progressive-conservative axis so that positive Y corresponds
+        # to *progressive* positions (consistent with PCA branch where we flip
+        # the sign to make progressive > conservative). Use prog - cons so a
+        # positive dot product means closer to the progressive centroid.
+        pc = prog_centroid - cons_centroid
 
         # Gram-Schmidt: make pc orthogonal to lr
         lr_norm = np.linalg.norm(lr)

analysis/trajectory.py

@@ -56,7 +56,28 @@ def _procrustes_align_windows(
 
     for wid in window_ids[1:]:
         cur = window_vecs[wid]
-        common = [e for e in cur if e in prev_aligned]
+        # Only consider common entities whose vectors share the same dimensionality
+        common = [
+            e
+            for e in cur
+            if e in prev_aligned and cur[e].shape == prev_aligned[e].shape
+        ]
+
+        # If there are common entities but their vector dimensions differ between
+        # the current and previously aligned window, skip Procrustes alignment
+        # for this window rather than raising an exception in orthogonal_procrustes.
+        if any(
+            e
+            for e in cur
+            if e in prev_aligned and cur[e].shape != prev_aligned[e].shape
+        ):
+            _logger.debug(
+                "Procrustes skipped for %s: vector dimensionality mismatch between windows",
+                wid,
+            )
+            result[wid] = cur
+            prev_aligned = cur
+            continue
 
         if len(common) < min_overlap:
             _logger.debug(

docker-compose.yml

@@ -1,12 +1,12 @@
 version: "3.9"
 
 services:
-  stematlas:
+  motief:
     image: ${DOCKER_REGISTRY}/sgeboers/stemwijzer:latest
     ports:
       - "127.0.0.1:8501:8501"
     volumes:
-      - /srv/stematlas/data:/home/app/app/data
+      - ${DATA_DIR:-/home/webapps/motief/data}:/home/app/app/data
     restart: unless-stopped
     environment:
       - PYTHONPATH=/home/app/app
@@ -23,7 +23,7 @@ services:
     image: ${DOCKER_REGISTRY}/sgeboers/stemwijzer:latest
     command: python scheduler.py
     volumes:
-      - /srv/stematlas/data:/home/app/app/data
+      - ${DATA_DIR:-/home/webapps/motief/data}:/home/app/app/data
     restart: unless-stopped
     environment:
       - PYTHONPATH=/home/app/app

explorer.py

@@ -100,8 +100,9 @@ _PARTY_NORMALIZE: dict[str, str] = {
     "GL": "GroenLinks-PvdA",
     "GroenLinks": "GroenLinks-PvdA",
     "PvdA": "GroenLinks-PvdA",
-    "Gündoğan": "GroenLinks-PvdA",  # briefly sat with GL-PvdA faction
+    "Gündoğan": "Volt",  # confirmed Volt, left parliament 2023-12-05
     "Lid Keijzer": "BBB",  # Keijzer left CDA, joined BBB cabinet
+    "Groep Markuszower": "PVV",  # Markuszower sits with PVV faction
 }
 
 
@@ -157,7 +158,7 @@ def get_uniform_dim_windows(db_path: str) -> List[str]:
             )
             SELECT window_id
             FROM dominant
-            WHERE dim = 50 AND cnt >= 10
+            WHERE dim >= 25 AND cnt >= 10
             ORDER BY window_id
             """
         ).fetchall()
@@ -181,29 +182,30 @@ def load_positions(
     """
     from analysis.political_axis import compute_2d_axes
 
-    # Only use windows where all vectors share the same dimension (dim=50).
+    # Always compute PCA on ALL uniform-dim windows (quarterly + annual) so that
-    # Mixed-dim windows cause np.vstack to fail in compute_2d_axes.
+    # the principal components are determined by the full temporal spread of data.
-    available = get_uniform_dim_windows(db_path)
+    # Using only annual windows (11) causes PC1 to capture cross-temporal drift
-    if window_size == "annual":
+    # instead of left-right ideology, resulting in a ~90° rotation.
-        # Use actual annual windows (no "-Q" suffix, not "current_parliament").
+    all_available = get_uniform_dim_windows(db_path)
-        # These are window_ids like "2022", "2023", etc. computed over full calendar years.
-        # Always include current_parliament as the most-recent anchor.
-        annual = [w for w in available if "-Q" not in w and w != "current_parliament"]
-        # Sort so current_parliament comes last (after all year windows)
-        available = sorted(annual) + (
-            ["current_parliament"] if "current_parliament" in available else []
-        )
 
-    if not available:
+    if not all_available:
         return {}, {}
 
     positions_by_window, axis_def = compute_2d_axes(
         db_path,
-        window_ids=available,
+        window_ids=all_available,
         method="pca",
         pca_residual=True,
         normalize_vectors=True,
     )
+
+    # Filter displayed windows by window_size AFTER PCA computation.
+    if window_size == "annual":
+        annual_keys = set(w for w in all_available if "-Q" not in w)
+        positions_by_window = {
+            w: v for w, v in positions_by_window.items() if w in annual_keys
+        }
+
     return positions_by_window, axis_def
 
 
@@ -224,6 +226,25 @@ def load_party_map(db_path: str) -> Dict[str, str]:
         return {}
 
 
+@st.cache_data(show_spinner="Actieve Kamerleden laden…")
+def load_active_mps(db_path: str) -> set:
+    """Return the set of mp_name values that are currently seated in parliament.
+
+    An MP is considered active if their mp_metadata row has tot_en_met IS NULL,
+    meaning they have no recorded end date for their current seat.
+    """
+    try:
+        con = duckdb.connect(database=db_path, read_only=True)
+        rows = con.execute(
+            "SELECT mp_name FROM mp_metadata WHERE tot_en_met IS NULL"
+        ).fetchall()
+        con.close()
+        return {r[0] for r in rows}
+    except Exception:
+        logger.exception("Failed to load active MPs")
+        return set()
+
+
 @st.cache_data(show_spinner="Partijposities op SVD-assen laden…")
 def load_party_axis_scores(db_path: str) -> Dict[str, List[float]]:
     """Return per-party SVD vectors, computed as mean of individual MP vectors.
@@ -241,25 +262,38 @@ def load_party_axis_scores(db_path: str) -> Dict[str, List[float]]:
     try:
         con = duckdb.connect(database=db_path, read_only=True)
 
-        # Dominant party per individual MP from mp_votes (majority-vote assignment)
+        # Build mp → party mapping from mp_metadata (most recent party during current parliament).
-        party_rows = con.execute(
+        # mp_metadata format: mp_name like "Van Baarle, S.R.T.", party = "GroenLinks-PvdA"
-            "SELECT mp_name, party, COUNT(*) as n FROM mp_votes "
+        # We take the party record with the latest `van` date (most recent assignment).
-            "WHERE party IS NOT NULL AND party != '' AND mp_name LIKE '%,%' "
+        meta_rows = con.execute(
-            "GROUP BY mp_name, party"
+            "SELECT mp_name, party FROM mp_metadata "
+            "WHERE van >= '2023-11-22' OR tot_en_met IS NULL OR tot_en_met >= '2023-11-22'"
         ).fetchall()
-        party_counts: Dict[str, Dict[str, int]] = {}
+        # For MPs with multiple records (party switches), keep the one with latest van date.
-        for mp_name, party, n in party_rows:
+        # Simple approach: last-write-wins per mp_name after sorting by van ascending.
-            # Normalize variant names to canonical party names
+        mp_party_raw: Dict[str, str] = {}
-            canonical = _PARTY_NORMALIZE.get(party, party)
+        for mp_name, party in meta_rows:
-            party_counts.setdefault(mp_name, {})[canonical] = (
+            if mp_name and party:
-                party_counts.setdefault(mp_name, {}).get(canonical, 0) + n
+                mp_party_raw[mp_name] = party  # later rows (after ORDER BY van) win
-            )
-        mp_party: Dict[str, str] = {
-            mp: max(counts, key=counts.__getitem__)
-            for mp, counts in party_counts.items()
-        }
 
-        # Individual MP vectors from current_parliament (all mp rows are now individual MPs)
+        # Re-query ordered so latest van wins reliably
+        meta_ordered = con.execute(
+            "SELECT mp_name, party FROM mp_metadata "
+            "WHERE van >= '2023-11-22' OR tot_en_met IS NULL OR tot_en_met >= '2023-11-22' "
+            "ORDER BY van ASC"
+        ).fetchall()
+        mp_party_raw = {}
+        for mp_name, party in meta_ordered:
+            if mp_name and party:
+                mp_party_raw[mp_name] = party
+
+        # Normalize party names to canonical abbreviations
+        mp_party: Dict[str, str] = {}
+        for mp_name, party in mp_party_raw.items():
+            canonical = _PARTY_NORMALIZE.get(party, party)
+            mp_party[mp_name] = canonical
+
+        # Individual MP vectors from current_parliament
         rows = con.execute(
             "SELECT entity_id, vector FROM svd_vectors "
             "WHERE entity_type='mp' AND window_id='current_parliament'"
@@ -301,24 +335,18 @@ def load_party_axis_scores(db_path: str) -> Dict[str, List[float]]:
 
 @st.cache_data(show_spinner="Scree-plot laden…")
 def load_scree_data(db_path: str) -> List[float]:
-    """Return party-level component importances (L2-norm per SVD dim), sorted descending.
+    """Return per-component importances (L2-norm per SVD dim), sorted descending.
 
-    The current_parliament window contains two separate SVD data spaces:
+    Uses individual MP vectors from current_parliament (entity_id LIKE '%,%').
-    - Party vectors (entity_id without comma): dims 0–15 have political signal
+    Computes L2-norm per SVD dimension across all MPs, then sorts descending
-    - Individual MP vectors (entity_id with comma): signal in dim 3 + dims 16–49
+    so the elbow shape is visible in the scree chart.
-      (within-party variance, unrelated to between-party differences)
-
-    Since the SVD tab axis chart uses party vectors exclusively, the scree plot
-    must also use party vectors. We filter to entries with L2-norm > 1 (excludes
-    near-empty/historical party entries), compute L2-norm per dim, then sort
-    descending so the elbow shape is visible.
     """
     try:
         con = duckdb.connect(database=db_path, read_only=True)
         rows = con.execute(
             "SELECT entity_id, vector FROM svd_vectors "
             "WHERE entity_type='mp' AND window_id='current_parliament' "
-            "AND entity_id NOT LIKE '%,%'"
+            "AND entity_id LIKE '%,%'"
         ).fetchall()
         vectors: List[List[float]] = []
         for entity_id, raw_vec in rows:
@@ -334,9 +362,7 @@ def load_scree_data(db_path: str) -> List[float]:
                 except Exception:
                     continue
             fvec = [float(v) if v is not None else 0.0 for v in vec]
-            l2 = sum(x**2 for x in fvec) ** 0.5
+            vectors.append(fvec)
-            if l2 > 1.0:  # skip near-empty / historical party entries
-                vectors.append(fvec)
         if not vectors:
             return []
         n_dims = len(vectors[0])
@@ -357,10 +383,11 @@ def load_scree_data(db_path: str) -> List[float]:
 
 
 def _render_scree_plot(importances: List[float], n_show: int = 15) -> None:
-    """Render a bar+line combo chart showing relative SVD component importance.
+    """Render a scree plot showing relative SVD component importance.
 
-    Bars show the L2-norm (singular value proxy) per rank; a line connects the tops
+    Highlighted bars for the top-2 components (used in the compass); muted bars
-    of the bars to make the 'elbow' in the scree curve easy to spot.
+    for the rest.  A cumulative-variance dashed line on the same y-axis helps
+    spot the elbow.  A 50 % cumulative threshold line is drawn for reference.
 
     Args:
         importances: List of importance values sorted descending (from load_scree_data).
@@ -372,34 +399,88 @@ def _render_scree_plot(importances: List[float], n_show: int = 15) -> None:
     raw = importances[:n_show]
     data = [v / total * 100 for v in raw]
     ranks = list(range(1, len(data) + 1))
-    bar_colour = "#90CAF9"
+
-    line_colour = "#1565C0"
+    # Cumulative variance for the dashed overlay line
+    cumsum = []
+    running = 0.0
+    for v in data:
+        running += v
+        cumsum.append(running)
+
+    # Colour: first 2 bars highlighted (compass axes), rest muted
+    n_highlight = 2
+    bar_colours = [
+        "#1565C0" if i < n_highlight else "#90CAF9" for i in range(len(data))
+    ]
+
     fig = go.Figure()
+
+    # Bars
     fig.add_trace(
         go.Bar(
             x=ranks,
             y=data,
-            marker_color=bar_colour,
+            marker_color=bar_colours,
-            hovertemplate="Rang %{x}<br>%{y:.1f}% van totaal<extra></extra>",
+            hovertemplate="As %{x}<br><b>%{y:.1f}%</b> van totaal<extra></extra>",
             showlegend=False,
         )
     )
+
+    # Cumulative variance line (dashed, warm amber)
     fig.add_trace(
         go.Scatter(
             x=ranks,
-            y=data,
+            y=cumsum,
             mode="lines+markers",
-            line={"color": line_colour, "width": 2},
+            line={"color": "#F57C00", "width": 2, "dash": "dot"},
-            marker={"size": 6, "color": line_colour},
+            marker={"size": 5, "color": "#F57C00"},
-            hoverinfo="skip",
+            hovertemplate="As %{x}<br>Cumulatief: <b>%{y:.1f}%</b><extra></extra>",
-            showlegend=False,
+            name="Cumulatief",
+            showlegend=True,
         )
     )
+
+    # 50 % reference line
+    fig.add_hline(
+        y=50,
+        line_dash="dash",
+        line_color="#BDBDBD",
+        line_width=1,
+        annotation_text="50%",
+        annotation_position="right",
+        annotation_font_color="#9E9E9E",
+        annotation_font_size=11,
+    )
+
+    # Annotations on the top-2 bars showing their % value
+    for i in range(min(n_highlight, len(data))):
+        fig.add_annotation(
+            x=ranks[i],
+            y=data[i] + 0.3,
+            text=f"{data[i]:.1f}%",
+            showarrow=False,
+            font={"size": 11, "color": "#1565C0"},
+            yanchor="bottom",
+        )
+
     fig.update_layout(
-        height=220,
+        height=280,
-        margin={"l": 10, "r": 10, "t": 10, "b": 30},
+        margin={"l": 10, "r": 50, "t": 30, "b": 40},
+        title={
+            "text": "Belang per SVD-as",
+            "font": {"size": 13, "color": "#555555"},
+            "x": 0.02,
+            "xanchor": "left",
+        },
+        legend={
+            "orientation": "h",
+            "x": 0.5,
+            "xanchor": "center",
+            "y": 1.08,
+            "font": {"size": 11},
+        },
         xaxis={
-            "title": "Rang",
+            "title": {"text": "As (rang)", "font": {"size": 11}},
             "tickmode": "linear",
             "tick0": 1,
             "dtick": 1,
@@ -407,15 +488,16 @@ def _render_scree_plot(importances: List[float], n_show: int = 15) -> None:
             "showgrid": False,
         },
         yaxis={
-            "title": "% van totale variantie",
+            "title": {"text": "% van totale variantie", "font": {"size": 11}},
             "showline": False,
             "showgrid": True,
             "gridcolor": "#eeeeee",
             "ticksuffix": "%",
+            "range": [0, max(cumsum) * 1.08],
         },
         plot_bgcolor="rgba(0,0,0,0)",
         paper_bgcolor="rgba(0,0,0,0)",
-        bargap=0.2,
+        bargap=0.25,
     )
     st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
 
@@ -615,7 +697,8 @@ def build_compass_tab(db_path: str, window_size: str) -> None:
         "2D projectie van Kamerlid posities op basis van stemgedrag (PCA op SVD-vectoren)."
     )
 
-    positions_by_window, axis_def = load_positions(db_path, window_size)
+    # Compass always uses annual windows regardless of the sidebar window_size setting.
+    positions_by_window, axis_def = load_positions(db_path, "annual")
     if not positions_by_window:
         st.warning(
             "Geen positiedata beschikbaar. Controleer of de pipeline is gedraaid."
@@ -623,12 +706,30 @@ def build_compass_tab(db_path: str, window_size: str) -> None:
         return
 
     party_map = load_party_map(db_path)
-    windows = sorted(positions_by_window.keys())
+    active_mps = load_active_mps(db_path)
+
+    # Sort windows: year windows first (ascending), current_parliament last.
+    year_windows = sorted(w for w in positions_by_window if w != "current_parliament")
+    has_current = "current_parliament" in positions_by_window
+    windows = year_windows + (["current_parliament"] if has_current else [])
+
+    # Motion counts per year — sparse years get a warning label.
+    _SPARSE_YEARS = {"2016", "2017", "2018"}
+
+    def _window_label(w: str) -> str:
+        if w == "current_parliament":
+            return "Huidig parlement"
+        if w in _SPARSE_YEARS:
+            return f"{w} ⚠️"
+        return w
 
     col1, col2 = st.columns([3, 1])
     with col2:
         window_idx = st.selectbox(
-            "Tijdsvenster", options=windows, index=len(windows) - 1
+            "Jaar",
+            options=windows,
+            index=len(windows) - 1,  # default: current_parliament
+            format_func=_window_label,
         )
         level = st.radio(
             "Weergave",
@@ -636,12 +737,25 @@ def build_compass_tab(db_path: str, window_size: str) -> None:
             index=0,
             horizontal=True,
         )
+        min_mps = st.number_input(
+            "Min. Kamerleden per partij",
+            min_value=1,
+            max_value=20,
+            value=3,
+            step=1,
+            help="Partijen met minder dan dit aantal zetels worden niet weergegeven.",
+        )
 
     pos = positions_by_window.get(window_idx, {})
     if not pos:
         st.info(f"Geen data voor venster {window_idx}")
         return
 
+    # For current_parliament, restrict to MPs who are still seated (tot_en_met IS NULL).
+    # Historical windows include all MPs active at the time — no restriction needed.
+    if window_idx == "current_parliament":
+        pos = {mp: xy for mp, xy in pos.items() if mp in active_mps}
+
     # Deduplicate MPs whose names appear both with and without a parenthetical first name,
     # e.g. "Dijk, J.P." and "Dijk, J.P. (Jimmy)". Keep the canonical (stripped) name and
     # average positions if both variants are present.
@@ -665,12 +779,19 @@ def build_compass_tab(db_path: str, window_size: str) -> None:
 
     df_pos = pd.DataFrame(rows)
 
+    # Drop parties below the minimum MP threshold (unreliable centroids).
+    party_counts = df_pos[df_pos["party"] != "Unknown"]["party"].value_counts()
+    valid_parties = set(party_counts[party_counts >= min_mps].index)
+    df_pos = df_pos[df_pos["party"].isin(valid_parties)]
+
+    if df_pos.empty:
+        st.info("Geen partijen met genoeg Kamerleden voor dit venster.")
+        return
+
     if level == "Partijen":
         # Aggregate to party centroids
-        df_party = (
+        df_party = df_pos.groupby("party", as_index=False).agg(
-            df_pos[df_pos["party"] != "Unknown"]
+            x=("x", "mean"), y=("y", "mean"), n=("name", "count")
-            .groupby("party", as_index=False)
-            .agg(x=("x", "mean"), y=("y", "mean"), n=("name", "count"))
         )
         df_party["name"] = df_party["party"]
         colour_map = {
@@ -685,7 +806,7 @@ def build_compass_tab(db_path: str, window_size: str) -> None:
             hover_name="party",
             hover_data={"party": False, "x": ":.3f", "y": ":.3f", "n": True},
             color_discrete_map=colour_map,
-            title=f"Politiek Kompas — {window_idx} (partijen)",
+            title=f"Politiek Kompas — {_window_label(window_idx)} (partijen)",
             labels={
                 "x": "Links ← → Rechts",
                 "y": "Progressief ↑ / Conservatief ↓",
@@ -705,7 +826,7 @@ def build_compass_tab(db_path: str, window_size: str) -> None:
             hover_name="name",
             hover_data={"party": True, "x": ":.3f", "y": ":.3f"},
             color_discrete_map=colour_map,
-            title=f"Politiek Kompas — {window_idx}",
+            title=f"Politiek Kompas — {_window_label(window_idx)}",
             labels={"x": "Links ← → Rechts", "y": "Progressief ↑ / Conservatief ↓"},
         )
 
@@ -1012,158 +1133,162 @@ def build_svd_components_tab(db_path: str) -> None:
                 "De dominante dimensie van het parlement: partijen aan de linkerkant (PvdD, GL-PvdA, "
                 "DENK, SP) stemmen progressief — voor sociale voorzieningen, klimaat, internationale "
                 "solidariteit — terwijl partijen aan de rechterkant (PVV, NSC, BBB, SGP) inzetten op "
-                "nationaal belang, migratiebeheer en conservatieve waarden. Dit is de klassieke "
+                "nationaal belang, migratiebeheer en conservatieve waarden. Linkse moties omvatten "
-                "links-rechts tegenstelling die het meeste verschil in stemgedrag verklaart."
+                "boycots van Israëlische defensiebedrijven, huurverlaging en het oprichten van "
+                "zorgbuurthuizen; rechtse moties gaan over NAVO-verplichtingen, juridische ruimte voor "
+                "drones en gaswinningsprojecten. Dit is de klassieke links-rechts tegenstelling die "
+                "het meeste verschil in stemgedrag verklaart."
             ),
-            "positive_pole": "Nationalistisch-conservatief: PVV, NSC, BBB, SGP",
+            "positive_pole": "Nationalistisch-conservatief: PVV, NSC, BBB, SGP, VVD",
             "negative_pole": "Progressief-links: PvdD, GL-PvdA, DENK, SP",
             "flip": False,
         },
         2: {
-            "label": "Nationalistisch migratiebeleid versus progressief internationaal solidariteitsdenken",
+            "label": "PVV/FVD populistisch isolationisme versus het overige parlement",
             "explanation": (
-                "Deze as weerspiegelt de spanning tussen een nationalistisch-conservatieve koers "
+                "Deze as isoleert PVV en FVD van alle andere partijen. Aan de positieve kant staan "
-                "(PVV, BBB, JA21, NSC) die inzet op asielbeperking en nationaal belang, versus een "
+                "moties die artsen vrijpleiten die hydroxychloroquine voorschreven, Syriërs direct "
-                "links-progressieve koers (SP, PvdD, DENK, GroenLinks) die internationale solidariteit, "
+                "willen terugsturen, geen geld aan Jordanië willen geven en de richtlijn tijdelijke "
-                "reproductieve rechten, LHBT+-zorg en bescherming van minderheden centraal stelt. "
+                "bescherming voor Oekraïners willen beëindigen. Aan de negatieve kant staan "
-                "Moties aan de positieve kant beperken asielzoekers en verdedigen nationaal belang "
+                "mainstream-moties van CU, CDA, VVD en NSC over digitale toegankelijkheid, "
-                "tegenover EU-druk, terwijl moties aan de negatieve kant Israëlisch optreden veroordelen, "
+                "jongerenzorg en zorgstandaarden — partijen die in de positieve ruimte van as 1 "
-                "Gazaanse slachtoffers helpen, abortus en PrEP vergoeden, en moslims beschermen tegen "
+                "zitten maar hier op één lijn staan met links. Dit is geen links-rechts as maar een "
-                "discriminatie. Dit is een van de meest fundamentele breuken in de huidige Nederlandse politiek."
+                "populistisch-isolationisme-as: PVV en FVD vormen een eigen cluster dat los staat "
+                "van de rest van het politieke spectrum."
             ),
-            "positive_pole": "Asielbeperking, nationaal belang, restrictief migratiebeleid",
+            "positive_pole": "PVV/FVD populistisch isolationisme: anti-EU, anti-Oekraïne, antiwetenschap",
-            "negative_pole": "Pro-Palestina, progressieve zorgrechten, anti-discriminatie minderheden",
+            "negative_pole": "Gehele overige parlement: mainstream links én rechts",
             "flip": False,
         },
         3: {
-            "label": "Humanitaire solidariteit en inclusie versus nationalistische handhaving en deregulering",
+            "label": "Sociaal-economisch links versus marktliberaal en landelijk rechts",
             "explanation": (
-                "Deze as scheidt partijen die inzetten op internationale humanitaire solidariteit "
+                "Deze as weerspiegelt de klassieke sociaal-economische breuklijn. Aan de linkerkant "
-                "(sanctieverlichting Syrië, medische evacuatie Gazaanse kinderen), sociale inclusie "
+                "staan moties van SP die bezuinigingen op zorg en gemeentefonds willen schrappen, "
-                "(gelijke financieringstoegang) en pragmatische justitie (slimmer straffen) van partijen "
+                "winstuitkeringen in de zorg willen verbieden en instemmingsrecht bij "
-                "die pleiten voor strikte strafuitvoering, deregulering via afschaffing nationale koppen, "
+                "ziekenhuisfusies eisen — allemaal gericht op bescherming van publieke voorzieningen. "
-                "beperking van ngo's in het migratiebeleid en bescherming van eigendomsvrijheid zonder "
+                "Aan de rechterkant staan moties van BBB (wolvenzendering), VVD (langetermijn"
-                "discriminatieregels. De uitzonderlijk grote scoremagnitudes (±11,7) duiden op een "
+                "investeerders zorg, controversieel verklaren) en NSC (belastingplichtigen 2023/2024) "
-                "bijzonder scherpe polarisatie, waarbij links-progressieve en christelijk-sociale partijen "
+                "die een marktgerichtere koers voorstaan of agrarische belangen verdedigen. SP scoort "
-                "(SP, D66, GL, DENK, CU, PvdA, CDA, NSC) tegenover rechts-nationalistisch georiënteerde "
+                "sterk links, VVD en NSC sterk rechts."
-                "partijen (PVV, BBB, VVD-rechtsflank, JA21) staan. "
-                "Opvallend: FVD scoort ook aan de solidariteitskant, niet vanuit humanitaire overtuiging "
-                "maar vanwege hun anti-Amerikaans/pro-Russisch buitenlandbeleid — zij stemden vóór "
-                "opheffing van Amerikaanse sancties tegen Syrië om dezelfde reden als DENK en SP, "
-                "maar vanuit een heel andere politieke logica."
             ),
-            "positive_pole": "Internationale solidariteit, inclusie en pragmatische overheidsinterventie",
+            "positive_pole": "Sociaal-economisch links: publieke zorg, tegengaan marktwerking",
-            "negative_pole": "Strikte handhaving, deregulering en nationalistisch eigenbelang boven humanitaire verplichtingen",
+            "negative_pole": "Marktliberaal en agrarisch-rechts: VVD, NSC, BBB",
             "flip": True,
         },
         4: {
-            "label": "Publieke voorzieningen beschermen versus liberale marktwerking",
+            "label": "Christelijk-sociaal centrum versus populistisch-soevereinistisch",
             "explanation": (
-                "Deze as weerspiegelt de klassieke sociaal-economische tegenstelling tussen links en "
+                "Deze as scheidt christelijk-sociale en gematigde centrumpartijen (CU, CDA, D66) van "
-                "liberaal-economisch rechts. Aan de positieve kant staan moties van SP en DENK die "
+                "populistisch-soevereinistische partijen (FVD, NSC). Aan de linkerkant staan "
-                "pleiten voor betaalbare zorg, lage treintarieven, bescherming van politiepersoneel en "
+                "CU-moties over vaderbetrokkenheid, long covid vergoeding en internationale "
-                "regionale brandweerposten — allemaal gericht op het beschermen van publieke voorzieningen "
+                "samenwerking; aan de rechterkant FVD-moties over het verbieden van pleegzorg bij "
-                "voor gewone burgers. Aan de negatieve kant staan moties van VVD, D66, Volt en NSC die "
+                "paren van hetzelfde geslacht, een migratiesaldo van max 60.000 en het verlaten van "
-                "pleiten voor het EU-Mercosur vrijhandelsverdrag en een flexibele kennismigrantenregeling "
+                "de WHO. NSC scoort sterk rechts op deze as door amendementen die evaluaties en "
-                "ten behoeve van het economisch verdienvermogen. Deze dimensie is politiek betekenisvol "
+                "grondwetswijzigingen (artikel 23) willen blokkeren. Dit is een cultureel-"
-                "omdat hij de fundamentele vraag raakt of de staat actief moet ingrijpen om collectieve "
+                "institutionele as: vertrouwen in internationale instituties en pluralisme tegenover "
-                "voorzieningen betaalbaar en toegankelijk te houden, of dat vrije markt en open handel "
+                "soevereinistisch-traditioneel wantrouwen."
-                "leidend moeten zijn."
             ),
-            "positive_pole": "Vrije handel, open economie en marktgerichte arbeidsmigratie",
+            "positive_pole": "Christelijk-sociaal en institutioneel: CU, CDA, D66",
-            "negative_pole": "Staatsbescherming van betaalbare publieke voorzieningen voor iedereen",
+            "negative_pole": "Populistisch-soevereinistisch: FVD, NSC-rechtsflank",
-            "flip": False,
-        },
-        5: {
-            "label": "Christelijk-conservatief sociaal beleid versus seculier progressief",
-            "explanation": (
-                "Deze as reflecteert de politieke tegenstelling tussen christelijk-conservatieve "
-                "partijen (ChristenUnie en SGP) en seculier-progressieve partijen. Aan de positieve "
-                "pool staan moties over bescherming van het gezin, kritische houding tegenover euthanasie "
-                "bij jongeren, ruimte voor kerkgemeenschappen, bescherming van de agrarische sector en "
-                "een zakelijker onderwijscurriculum. Deze as is politiek betekenisvol omdat de SGP en CU "
-                "consistent vanuit een christelijk-sociale visie stemmen tegenover partijen als D66, "
-                "GroenLinks-PvdA en SP die een seculier-progressief beleid voorstaan."
-            ),
-            "positive_pole": "Seculier-progressief: individuele autonomie, progressieve sociale rechten",
-            "negative_pole": "Christelijk-conservatief: gezin, kerk, leven, traditionele waarden",
             "flip": True,
         },
-        6: {
+        5: {
-            "label": "Christelijk-sociaal beschermingsbeleid versus links-progressieve systeemkritiek",
+            "label": "Christelijk-conservatief en ruraal sociaal versus seculier-progressief",
             "explanation": (
-                "Deze as scheidt centrum-rechtse, christelijk-sociale partijen (CU, SGP, BBB, VVD) die "
+                "Deze as reflecteert de tegenstelling tussen christelijk-conservatieve en ruraal-"
-                "via pragmatisch overheidsbeleid specifieke kwetsbare groepen beschermen — zoals "
+                "sociale partijen enerzijds (NSC, CU, SGP, CDA) en seculier-progressieve partijen "
-                "pgb-budgethouders, christenen in Syrisch terugkeerbeleid en kinderen online — van "
+                "anderzijds (D66, GL-PvdA, SP). Rechtse moties omvatten vrijwilligers in "
-                "links-progressieve partijen (SP, GroenLinks) die structurele systeemkritiek leveren op "
+                "schuldhulpverlening ondersteunen, maatschappelijke diensttijd koppelen aan "
-                "arbeidsmigratiemisstanden, winstbejag in de zorg en internationale solidariteit met "
+                "arbeidsmarktafstand en WW-duur alleen verkorten met omscholing. Linkse moties "
-                "gemarginaliseerde groepen. De politieke tegenstelling gaat over de oriëntatie van sociaal "
+                "bepleiten erkenning van meerouderschap, het recht op abortus in het EU-handvest "
-                "beleid: doelgroepgericht en institutioneel versus structureel-hervormend en solidair."
+                "en een nationaal coördinator buitenlandse beïnvloeding. NSC en CU scoren sterk "
+                "rechts; D66 en GL-PvdA sterk links."
             ),
-            "positive_pole": "Christelijk-sociaal beschermingsbeleid voor pgb, kinderen en geloofsgroepen",
+            "positive_pole": "Christelijk-conservatief en ruraal: NSC, CU, SGP, CDA",
-            "negative_pole": "Links-progressieve systeemkritiek op zorg, arbeid en internationale solidariteit",
+            "negative_pole": "Seculier-progressief: D66, GL-PvdA, SP",
+            "flip": False,
+        },
+        6: {
+            "label": "Energiepragmatisme en liberale fiscaliteit versus klimaatactivisme en anti-discriminatie",
+            "explanation": (
+                "Aan de rechterkant staan moties die kernenergie als CO₂-arm alternatief willen "
+                "erkennen op COP30, lng-capaciteit prefereren boven vulgraadverplichtingen en "
+                "discriminatiemeldpunten willen inventariseren (JA21). Aan de linkerkant staan "
+                "moties die fossiele industrie van klimaatconferenties willen weren (GL), de "
+                "integratieparadox willen meenemen in beleid en aanvallen van Israël op Libanon "
+                "veroordelen (DENK, SP). FVD en JA21 scoren sterk rechts; GL-PvdA, DENK en SP "
+                "sterk links. Dit is een combinatie van energie-ideologie en culturele polarisatie "
+                "rondom klimaat, integratie en buitenlandspolitiek."
+            ),
+            "positive_pole": "Energiepragmatisme, kernenergie, liberale fiscaliteit: FVD, JA21, SGP, CU",
+            "negative_pole": "Klimaatactivisme, anti-discriminatie en internationale verantwoordelijkheid: GL, DENK, SP",
             "flip": False,
         },
         7: {
-            "label": "Liberaal investeren en defensie versus linkse bescherming en controle",
+            "label": "Pragmatisch coalitiebeleid versus ecologisch-progressief en religieuze bescherming",
             "explanation": (
-                "Deze as scheidt partijen als D66 en VVD (positief), die inzetten op gerichte "
+                "Aan de rechterkant staan pragmatische coalitiemoties: voedselprijzen inzichtelijk "
-                "investeringen in sport, wetenschap, defensie en slachtofferhulp, van partijen als SP, "
+                "maken (PVV/CU), papieren schoolboeken behouden (CDA), invoeringstoets voor mkb "
-                "DENK en NSC (negatief), die nadruk leggen op collectieve sociale bescherming, "
+                "(NSC) en het controversieel verklaren van bepaalde dossiers (VVD). Aan de "
-                "parlementaire controle over militaire inzet en weren van marktwerking uit publieke "
+                "linkerkant staan progressief-ecologische moties: een landelijk stookverbod (PvdD), "
-                "sectoren zoals de zorg. De spanning draait om de vraag of de overheid via gerichte "
+                "verbranding van religieuze geschriften strafbaar stellen (DENK), chroom-6 "
-                "liberale investeringen of via collectivistische regulering en bescherming moet opereren."
+                "schadevergoedingen (SP/D66) en tegenhouden van nieuwe gaswinning (SP). De "
+                "partijscores zijn smal maar consistent: PvdD, DENK en SP links; CU, NSC en CDA "
+                "rechts."
             ),
-            "positive_pole": "Gerichte liberale investeringen in sport, wetenschap en defensie",
+            "positive_pole": "Ecologisch-progressief en religieuze bescherming: PvdD, DENK, SP",
-            "negative_pole": "Collectieve bescherming, parlementaire controle en anti-marktwerking in zorg",
+            "negative_pole": "Pragmatisch coalitiebeleid: PVV, CU, NSC, CDA, VVD",
-            "flip": False,
+            "flip": True,
         },
         8: {
-            "label": "Confessioneel-sociaal coalitiebeleid versus procedurele blokkade en handhaving",
+            "label": "Pro-Europees defensie en investering versus nationaal-populistisch wantrouwen",
             "explanation": (
-                "De positieve pool groepeert moties van CU, NSC, SGP en D66 die concreet beleid bepleiten "
+                "Aan de rechterkant staan moties van D66, Volt en CDA die NAVO-militaire mobiliteit "
-                "op uiteenlopende terreinen: kostendelersnorm afschaffen ten gunste van bijstandsgerechtigden, "
+                "in het Schengengebied regelen, 35% van defensiematerieel Europees willen inkopen "
-                "arbeidskorting terugdraaien om gepensioneerden te ontzien, Dutch Dome voor vitale "
+                "en een Nationaal Groeifonds-ronde willen lanceren — allemaal pro-Europees en "
-                "infrastructuurbescherming, stikstofmaatwerk in Regio Foodvalley, versnelling van "
+                "investerings-georiënteerd. Aan de linkerkant staan moties over coronastrategie "
-                "bouwvergunningverlening en het expliciet stellen van abortusvermindering als beleidsdoel. "
+                "en oversterfte (PVV/BBB), ketenverantwoordelijkheid bij toeslagen (DENK) en "
-                "De negatieve pool bevat het controversieel verklaren van het coffeeshopketen-experiment "
+                "vraagresponsovereenkomsten zonder opzegtermijn (PVV). SP scoort sterk links door "
-                "(procedurele blokkade), een handhavingsdoelstelling voor illegaal vuurwerk en een "
+                "wantrouwen jegens institutionele processen; D66 en Volt sterk rechts door hun "
-                "deregulerende uitzondering voor de topsportsector."
+                "pro-Europese en investeringsgerichte koers."
             ),
-            "positive_pole": "Coalitie christelijk-sociaal beleid: defensie, stikstofmaatwerk, bouw en ethiek",
+            "positive_pole": "Pro-Europees, NAVO en investering: D66, Volt, CDA",
-            "negative_pole": "Procedurele blokkade coffeeshop, handhavingsdoelstelling en topsportderegulering",
+            "negative_pole": "Nationaal-populistisch wantrouwen: PVV, SP-controlereflex, DENK",
             "flip": False,
         },
         9: {
-            "label": "Brede coalitiemeerderheid versus links marktingrijpen zorg",
+            "label": "Gereformeerd-sociaal centrum versus progressief regulerend",
             "explanation": (
-                "Deze as onderscheidt moties die steun kregen van een brede, rechtse-tot-centrumlinkse "
+                "Aan de linkerkant staan moties van NSC, CU en SGP over naleving van de Financiële-"
-                "meerderheid (positieve pool) van een specifieke linkse motie (SP/GL-PvdA) die strenge "
+                "verhoudingswet, beperking van arbeidsmigratie binnen de EU, een nieuwe "
-                "inkomenslimieten voor zorgbestuurders en aandeelhouders wil afdwingen (negatieve pool). "
+                "opleidingsplek voor tandartsen en een actieplan tegen misbruik van "
-                "De positieve moties omvatten uiteenlopende onderwerpen — defensie, onderwijs, asiel, "
+                "hallucinerende geneesmiddelen. Aan de rechterkant staan moties van PvdD, GL "
-                "belastingconstructies, natuur — ingediend door partijen als CU, NSC, JA21, D66 en "
+                "en D66: moratorium op geitenstallen, verbod op gokadvertenties in zoekmachines, "
-                "PvdA/GL, die gezamenlijk door de meerderheid werden gesteund. De negatieve pool "
+                "verduidelijking van voorlopige hechtenis en leegstandbelasting voor woningen. "
-                "vertegenwoordigt een socialistische marktinterventie (WNT-normen in de zorg) die door "
+                "CU en SGP scoren sterk links; PvdD en D66 sterk rechts. Dit is een as van "
-                "de rechtse regeringsmeerderheid werd weggestemd."
+                "gereformeerd-sociaal pragmatisme tegenover progressieve regulering."
             ),
-            "positive_pole": "Breed gedragen beleid door centrum-rechts meerderheidsstemmen",
+            "positive_pole": "Gereformeerd-sociaal centrum: NSC, CU, SGP — naleving, arbeidsmarkt, volksgezondheid",
-            "negative_pole": "Socialistische inkomensregulering en marktingrijpen in de zorg",
+            "negative_pole": "Progressief regulerend: PvdD, GL, D66 — milieu, wonen, rechtsstaat",
-            "flip": False,
+            "flip": True,
         },
         10: {
-            "label": "Gereguleerde kennismigratie en natuur-landbouwtransitie versus institutionele veiligheid",
+            "label": "Residuele as: individuele dienstverlening versus collectieve handhaving",
             "explanation": (
-                "De positieve pool groepeert moties die kennismigratie willen beperken tot sectoren met "
+                "De tiende as vangt kleine resterende variantie op na de eerste negen. Aan de "
-                "aantoonbaar tekort (blauwe kaart), de kalverhouderij willen inkrimpen via dierrechten, "
+                "linkerkant staan moties die individuele dienstverlening verbeteren: minder "
-                "intensieve teelt op vrijgekochte boerengrond willen voorkomen, en humanitaire druk op "
+                "tijdsintensieve inspectiebezoeken (VVD), een persoonlijk dossier voor ouders "
-                "Israël inzake Gaza willen uitoefenen. Indieners zijn een brede coalitie van NSC, SP, "
+                "binnen één maand (SP), tegemoetkoming arbeidsongeschikten in stand houden (SP) "
-                "D66, CU en GL-PvdA. De negatieve pool bevat moties over institutionele coördinatie van "
+                "en een verlaging van de leeftijd voor kindgesprekken (PVV). Aan de rechterkant "
-                "veiligheidsbeleid (Veilig Thuis), economische soevereiniteit (vitale productie "
+                "staan handhavings- en regelgevingsmoties: aangifteplicht voor scholen bij "
-                "terughalen naar Nederland) en beperking van anonimiteit bij Woo-verzoeken, ingediend "
+                "veiligheidsincidenten (VVD), rookvrije auto's met kinderen (NSC/CDA) en "
-                "door NSC, SGP en SP."
+                "beloningsgeld voor tipgevers op de Nationale Opsporingslijst (VVD). De scores "
+                "zijn klein (max ±6,5) en de coalitie op elke pool is gemengd — dit is geen "
+                "duidelijke ideologische as maar een restfactor."
             ),
-            "positive_pole": "Beperkte kennismigratie, natuur-landbouwtransitie en Gaza-humanitair",
+            "positive_pole": "Individuele dienstverlening en ontzorging: VVD, SP, PVV-elementen",
-            "negative_pole": "Institutionele veiligheidssturing, economisch nationalisme en Woo-beperking",
+            "negative_pole": "Collectieve handhaving en regelgeving: VVD-handhavingsflank, CDA, NSC",
             "flip": True,
         },
     }

pipeline/run_pipeline.py

@@ -202,7 +202,7 @@ def run(args: argparse.Namespace) -> int:
         if not dry_run:
             from pipeline.text_pipeline import ensure_text_embeddings
 
-            stored, existing, no_text, errors = ensure_text_embeddings(
+            stored, existing, no_text, errors, _failed_ids = ensure_text_embeddings(
                 db_path=db_path, model=args.text_model, batch_size=args.text_batch_size
             )
             _logger.info(

pipeline/svd_pipeline.py

@@ -1,5 +1,6 @@
 import json
 import logging
+import re
 from typing import Optional, Dict, List, Tuple
 
 import numpy as np
@@ -63,6 +64,68 @@ _PARTY_NAME_MAP = {
 # Party names for which we have no usable mp_metadata (tiny noise, skip expansion)
 _SKIP_PARTIES = {"Brinkman", "Bontes", "Krol", "Van Kooten-Arissen"}
 
+# Special-character corrections for individual vote name parts
+_NAME_CHAR_FIXES: Dict[str, str] = {
+    "Gündogan": "Gündoğan",
+}
+
+
+def _votes_name_to_meta_format(votes_name: str) -> str:
+    """Convert an mp_votes individual-record name to mp_metadata canonical format.
+
+    mp_votes format:  ``{surname} {lowercase_tussenvoegsel}, {initials} ({FirstName})``
+                      e.g. ``Dijk van, I. (Inge)``   →   ``Van Dijk, I.``
+                           ``Beer de, M.E.E.``        →   ``De Beer, M.E.E.``
+                           ``Abassi el, I.``          →   ``El Abassi, I.``
+                           ``Baarle van, S.R.T.``     →   ``Van Baarle, S.R.T.``
+
+    mp_metadata format: ``{Capital_tussenvoegsel} {Achternaam}, {initials}``
+
+    Steps:
+    1. Split on ``, `` → name_part, initials_part.
+    2. Strip parenthetical first name from initials_part.
+    3. In name_part, isolate trailing lowercase words as tussenvoegsel;
+       the rest is the achternaam.
+    4. Reconstruct as ``{Capitalized tussenvoegsel} {achternaam}, {initials}``.
+    5. Apply special-character fixes.
+    """
+    if "," not in votes_name:
+        return votes_name
+
+    comma_idx = votes_name.index(",")
+    name_part = votes_name[:comma_idx].strip()
+    initials_part = votes_name[comma_idx + 1 :].strip()
+
+    # Remove parenthetical first name, e.g. "(Inge)" or "(Jan-Willem)"
+    initials_part = re.sub(r"\s*\([^)]+\)$", "", initials_part).strip()
+
+    # Split name_part into words; trailing lowercase words are tussenvoegsel
+    words = name_part.split()
+    # Find split point: last run of lowercase words at the end
+    split = len(words)
+    for i in range(len(words) - 1, -1, -1):
+        if words[i][0].islower():
+            split = i
+        else:
+            break
+    achternaam_words = words[:split]
+    tussenvoegsel_words = words[split:]
+
+    if tussenvoegsel_words:
+        # Capitalize the first letter of the first tussenvoegsel word
+        tussenvoegsel_words[0] = tussenvoegsel_words[0].capitalize()
+        canonical = (
+            " ".join(tussenvoegsel_words + achternaam_words) + ", " + initials_part
+        )
+    else:
+        canonical = " ".join(achternaam_words) + ", " + initials_part
+
+    # Apply special-character fixes
+    for bad, good in _NAME_CHAR_FIXES.items():
+        canonical = canonical.replace(bad, good)
+
+    return canonical
+
 
 def _build_expanded_rows(
     db_path: str, start_date: str, end_date: str
@@ -136,9 +199,11 @@ def _build_expanded_rows(
     all_motion_ids = set(motion_individual.keys()) | set(motion_party.keys())
     for mid in all_motion_ids:
         if mid in motion_individual and motion_individual[mid]:
-            # Motion already has individual MP rows — use them directly, skip party rows
+            # Motion already has individual MP rows — convert to mp_metadata name format,
+            # then use directly; skip party rows for this motion.
             for mp_name, vote, date in motion_individual[mid]:
-                expanded.append((mid, mp_name, vote, str(date)))
+                canonical_name = _votes_name_to_meta_format(str(mp_name))
+                expanded.append((mid, canonical_name, vote, str(date)))
         else:
             # Party-only motion — expand each party row to individual MPs
             for party_name, vote, date in motion_party[mid]:

thoughts/shared/plans/2026-03-26-motief-deployment-plan.md

@@ -0,0 +1,202 @@
+# Deployment Plan: motief.sgeboers.nl
+
+**Date:** 2026-03-26  
+**Subdomain:** `motief.sgeboers.nl`  
+**Stack:** Streamlit · DuckDB · Docker · Nginx · Drone CI  
+**Target:** VPS, `webapps` user at `/home/webapps/motief/`
+
+---
+
+## What's already ready (no changes needed)
+
+- `Dockerfile` — builds `streamlit run Home.py --server.port=8501`
+- `docker-compose.yml` — `motief` + `scheduler` services, `DATA_DIR` env override
+- `.drone.yml` — builds image, pushes to registry, SSH-deploys on push to `main`
+- `Home.py`, `pages/1_Stemwijzer.py`, `pages/2_Explorer.py` — all exist
+
+---
+
+## Step A — VPS: one-time directory setup
+
+SSH in as `webapps`:
+
+```bash
+mkdir -p /home/webapps/motief/data
+```
+
+Create `/home/webapps/motief/.env`:
+
+```env
+DOCKER_REGISTRY=<your-registry-url>
+DOCKER_USERNAME=<registry-user>
+DOCKER_PASSWORD=<registry-password>
+OPENROUTER_API_KEY=<key>
+OPENAI_API_KEY=<key>
+```
+
+Copy `docker-compose.yml` into place:
+
+```bash
+# From local machine
+scp docker-compose.yml webapps@<vps>:/home/webapps/motief/
+```
+
+Or just clone the repo there and symlink — either works since Drone will overwrite it.
+
+---
+
+## Step B — Transfer the database
+
+From local machine (~4 GB, takes a few minutes):
+
+```bash
+rsync -avz --progress data/motions.db webapps@<vps>:/home/webapps/motief/data/motions.db
+```
+
+Do this as close to go-live as possible so the data isn't stale on launch.
+
+---
+
+## Step C — DNS
+
+Add an **A record** in your DNS provider:
+
+```
+stematlas  →  (obsolete, skip)
+motief     →  <VPS IPv4>
+```
+
+TTL 300 for the first deploy so you can iterate quickly; bump to 3600 after it's stable.
+
+---
+
+## Step D — Nginx vhost
+
+Create `/etc/nginx/sites-available/motief`:
+
+```nginx
+server {
+    listen 80;
+    server_name motief.sgeboers.nl;
+    return 301 https://$host$request_uri;
+}
+
+server {
+    listen 443 ssl;
+    server_name motief.sgeboers.nl;
+
+    ssl_certificate     /etc/letsencrypt/live/motief.sgeboers.nl/fullchain.pem;
+    ssl_certificate_key /etc/letsencrypt/live/motief.sgeboers.nl/privkey.pem;
+
+    # Streamlit requires WebSocket upgrade for live updates
+    location / {
+        proxy_pass         http://127.0.0.1:8501;
+        proxy_http_version 1.1;
+        proxy_set_header   Upgrade $http_upgrade;
+        proxy_set_header   Connection "upgrade";
+        proxy_set_header   Host $host;
+        proxy_set_header   X-Real-IP $remote_addr;
+        proxy_read_timeout 86400;
+    }
+}
+```
+
+Enable and reload:
+
+```bash
+sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/motief /etc/nginx/sites-enabled/
+sudo nginx -t && sudo systemctl reload nginx
+```
+
+---
+
+## Step E — TLS cert
+
+```bash
+sudo certbot --nginx -d motief.sgeboers.nl
+```
+
+(Assumes Certbot is already installed and working for other subdomains.)
+
+---
+
+## Step F — Configure Drone secrets
+
+In the Gitea/Drone repo settings for `sgeboers/stemwijzer`, add:
+
+| Secret | Value |
+|--------|-------|
+| `DOCKER_REGISTRY` | Your registry URL |
+| `DOCKER_USERNAME` | Registry login |
+| `DOCKER_PASSWORD` | Registry password |
+| `DEPLOY_HOST` | VPS hostname/IP |
+| `DEPLOY_SSH_PORT` | SSH port (usually 22) |
+| `DEPLOY_USER` | `webapps` |
+| `DEPLOY_PASSWORD` | webapps SSH password |
+
+---
+
+## Step G — First deploy
+
+Option 1 — trigger Drone automatically:
+```bash
+git push origin main
+```
+Drone builds → pushes image → SSH into VPS → `docker-compose up -d`.
+
+Option 2 — manual first deploy (on VPS):
+```bash
+cd /home/webapps/motief
+docker-compose pull
+docker-compose up -d
+```
+
+---
+
+## Step H — Verify
+
+```bash
+# On VPS
+docker-compose -f /home/webapps/motief/docker-compose.yml logs -f motief
+
+# From local browser
+open https://motief.sgeboers.nl
+```
+
+Checklist:
+- [ ] Home.py loads with nav to Stemwijzer and Explorer
+- [ ] Compass tab renders with correct party positions (GL-PvdA top-left, PVV bottom-right)
+- [ ] SVD tab scree plot shows with highlighted top-2 bars
+- [ ] Similarity search returns results
+- [ ] Scheduler container is running (`docker-compose ps`)
+
+---
+
+## Ongoing: data updates
+
+The `scheduler` service runs the weekly pipeline inside the container:
+- Scrapes new motions from the TK OData API
+- Re-embeds new motion text via OpenRouter
+- Updates similarity cache
+
+The `motions.db` file on the VPS is the single source of truth — it's bind-mounted into both containers. No cron job needed on the host.
+
+If you ever need to force a full re-run:
+```bash
+docker-compose exec scheduler python pipeline/run_pipeline.py --db-path data/motions.db
+```
+
+---
+
+## Dependency order
+
+```
+A (dirs + .env)  ─┐
+B (rsync DB)     ─┤─► G (first deploy) ─► H (verify)
+C (DNS)          ─┤
+D (nginx)        ─┤
+E (certbot)      ─┘
+F (Drone secrets) ──► future auto-deploys on push to main
+```
+
+Steps A–F can all be done in one SSH session. Total estimated time: **45 minutes** (mostly waiting on rsync).