Engaging Immigrants? Examining the Correlates of Electoral Participation among Voters with Migration Backgrounds
Notice bibliographique
Résumé
An increasing number of eligible citizens in North America and Europe were born outside of these countries. As remarked by Heath et al. [2011. “Ethnic Heterogeneity in the Social Bases of Voting at the 2010 British General Election.” Journal of Elections, Public Opinion and Parties 21 (2): 255–277], in the case that voters with migration background respond differently to established correlates of turnout, understanding the role of immigration-specific factors becomes particularly important. On the basis of individual-level register data from the 2012 Finnish municipal elections (n = 585,839), we examine whether the effect of socioeconomic status on turnout differs according to citizenship status and test which indicators of social and political integration boost participation among foreign-born voters. We find, in line with the different response model, that the impact of age and education is weaker among voters with migration background. In addition, having a native spouse and minor children, past eligibility and being born in a democratic country increase turnout among foreign-born voters, lending support for the assimilation, exposure and transferability models. Finally, the findings concerning the resistance model were opposite to our expectations. Older age at the time of immigration increases participation, but only among migrants born in a democratic country.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».