Immigration and voting for the far right
Notice bibliographique
Résumé
Extreme-right-wing (ERW) parties are on the rise in many countries. Moreover, there is an alarmingly high cross-country correlation between the election success of ERW parties and immigration. Motivated by this evidence, we explore one potentially important channel through which immigration may drive support for ERW parties: the presence of immigrants in the voters' neighborhoods. We study the case of the Freedom Party of Austria (FPÖ). Under the leadership of Jörg Haider, this party increased its share of votes from less than 5 percent in the early 1980s to 27 percent by the year 1999. We exploit specific features of the history of immigration into Austria to identify a causal effect of immigration on ERW voting results. We argue that the sudden, large inflow of immigrant workers in the 1960s generated immigrant settlement patterns that provide a plausible source of exogenous variation in the more recent spatial distribution of immigrants. We find that the percentage immigrants in a community is an important causal factor behind support for the extreme right, explaining roughly a quarter of the cross-community variance in votes for the FPÖ. The effect varies across immigrants (e.g., based on their skill levels) as well as across communities (e.g., based on the degree of skill overlap between immigrants and natives), supporting the idea that voters worry about labor market competition. We find more limited indications that compositional amenities play a role for ERW votes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».