MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2145082971 · doi:10.1177/0020715213494395

Globalization, socio-economic status and welfare chauvinism: European perspectives on attitudes toward the exclusion of immigrants

2013· article· en· W2145082971 sur OpenAlexvenueno aff
Jan Mewes, Steffen Mau

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Comparative Sociology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChauvinismGlobalizationWelfareImmigrationWelfare stateEconomicsEconomic globalizationDevelopment economicsPolitical sciencePolitical economySociologyLawMarket economyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article addresses the question of whether globalization impacts individual preferences to exclude immigrants from national welfare systems (‘welfare chauvinism’). Intergroup contact theory and arguments from the ‘new cosmopolitanism’ debate suggest that cross-border social contacts (‘social globalization’) foster a willingness to include and accept newcomers. However, group conflict theory suggests that trade openness (‘economic globalization’) can unleash feelings of insecurity and trigger welfare chauvinism. While these approaches point in different directions, we argue that the impact of globalization on welfare chauvinism differs across socio-economic status groups. Using cross-national data from the European Social Survey 2008/2009, we find scarce support for the hypothesis that social globalization reduces welfare chauvinism in general. However, there is evidence that it diminishes exclusionary attitudes among those with relatively high socio-economic statuses. Moreover, we find no general evidence for an impact of economic globalization on chauvinism, but a positive interaction of intensified engagement with global market forces and higher socio-economic status.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,010
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations137
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Comparative SociologyMême sujetMigration, Refugees, and IntegrationTravaux en français237 207