The Missing Metros: The Voting Patterns and Political Influence of Metropolitan Regions in U.S. Presidential Elections, 1952-2012
Notice bibliographique
Résumé
For scholars of urban politics, the 2012 presidential elections were significant in a number of different respects. First, it was striking (though not unusual) that in the course of the campaign the candidates rarely engaged with urban issues such as affordable housing, mass public transit, or urban environmental sustainability (see Baker, 2012). Secondly, once the results of the election were published the increasing polarization of urban-rural voting patterns revealed a country intensely divided. Maps of election results by county published since 2000 show an increasingly stable trend of blue metropolitan regions, even in the hearts of deeply red states (in 2012 notable examples included Austin, Dallas, Houston, San Antonio, Atlanta, Charleston, and New Orleans, among others). This pattern of place-based political polarization and lack of meaningful engagement with metropolitan issues is a unique and increasingly stable feature of American presidential contests. However, it also raises important and troubling questions for political strategists and policymakers alike: What does this pattern mean for future election cycles? And, how long can candidates afford to ignore metropolitan regions?This paper takes a first step towards answering these questions by exploring long-term voting patterns of counties within the 100 largest metro regions in America. It asks: How have voting patterns changed over time depending on location within metro regions? While central cities have long been progressive bastions (even in conservative states) their surrounding suburban regions have tended to be, and hence vote, more conservative (even in more liberal states). However, there is evidence that in many metro regions historically reliably conservative suburban counties have “flipped” in their voting behavior to become supporters of Democratic candidates. While this pattern has been observed, to date few studies have attempted to specifically track its magnitude, its causes, and explore its implications. This paper aims to focus on these issues to identify the extent of suburban “flipping” and pinpoint important tipping points in time and relative to a range of demographic, socioeconomic and market data. The analysis focuses on presidential elections between 1952 and 2012. This data may be useful for future studies that focus on the factors that correlate with voting flips and devise a hypothesis to single out counties that are vulnerable to flips in future elections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».