Revisiting the Profile of the American Voter in the Context of Declining Turnout
Notice bibliographique
Résumé
The phenomenon of declining voter turnout in U.S. national elections has been one of the major perplexing issues that political scientists have attempted to explain in recent decades. Today we are face to face with a participation rate that has fallen nearly one-quarter of its initial value since 1960. My article has aimed at redrawing the profile of the American voter in the second half of the 20 th century. Reliable data for the period of 40 years presented a valuable opportunity to add to the picture of the turnout phenomenon in the tradition of a behavioral approach. In the first part of this work I have tested test the notion that the overall level of life satisfaction affects the individual’s decision whether or not to participate in elections. Known to be directly related to the well-being of its citizens, the economic performance of the entire state was another criterion to be tested as to its effect on the voter turnout over last 40 years. Hence, in this section, I have checked for the impact of macroeconomic indicators such as the minimum wage, unemployment, and inflation rates, as well as the announced percentage of the population temporarily receiving financial assistance from the government. Next, I referred to societal factors and analyzed whether the sense of insecurity or the level of crime has discouraged people to vote. Finally, concerning institutional factors, I measured the changes in the overall turnout since 1960, controlling for an increased population due to foreign-born immigrants. Test results support the general wisdom about political participation in the period in question and lead us to look for causes in the traditional literature, particularly in partisanship ties, schemas, and candidate evaluations. The life-satisfaction of people and the origins of the ‘added’ population were shown to have had no real effect on turnout. ‘Economic variables’ failed to explain the phenomenon as well. Crime rates and the assistance for needy families, however found some empirical support. People become more dissociable as they get frightened; thus they participate less. The repercussions of tax payers, however, were dominant in government policies regarding assistance for
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».