Electoral Participation in Municipal, Provincial and Federal Elections in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract.The purpose of this paper is to highlight the importance of social relations or social capital for voting turnout at three levels of Canadian government, paying particular attention to social contexts, socio-demographics and socio-economic forces. The data source is the Public Use Microdata File from theNational Survey of Giving, Volunteering and Participation, administered by Statistics Canada (2001). Results provide support for social capital theory. Those who donate to charities and/or volunteer have a stronger propensity to vote than their counterparts. Two other measures of social capital, social networks and participation in religious activities, are also related to turnout. However, their effects are comparatively modest. Among the social bases of social capital, community rootedness is an important predictor of turnout. Civic engagement or attentiveness to current affairs also significantly increases voter turnout at all levels of Canadian government. Finally, standard socio-economic and demographic predictors of political participation do show independent effects on turnout. However, with the exception of age, these predictors are not as consistent or as strong as social capital measures in explaining turnout. Theoretical and policy implications of the findings are discussed. Résumé.L'objectif de cette étude est de souligner l'importance des relations sociales ou “ capital social ” en ce qui concerne la participation aux élections municipales, provinciales et fédérales au Canada, en prêtant une attention particulière aux contextes sociaux et aux forces socio-démographiques et socio-économiques. Nos données proviennent du fichier de microdonnées à grande diffusion del'Enquête nationale sur le don, le bénévolat et la participation, administré par Statistique Canada (2001). Les résultats vérifient la théorie du capital social. Les gens qui font des dons aux organismes de bienfaisance ou font du bénévolat ont une tendance plus marquée à voter que les autres. Deux autres mesures de capital social, l'appartenance à des réseaux sociaux et la participation à des activités religieuses, ont aussi une corrélation positive avec la participation électorale. Leur impact est cependant relativement limité. Parmi les composantes du capital social, l'enracinement dans la communauté est un indicateur important de participation. L'engagement dans la vie civique ou un intérêt marqué pour les affaires courantes augmentent aussi d'une façon significative la participation aux élections à tous les niveaux gouvernementaux. Finalement, il s'avère que les variables explicatives socio-économiques et démographiques standard de la participation politique ont des effets indépendants sur le vote. Toutefois, à l'exception de l'âge, ces variables ne sont ni aussi constantes ni aussi déterminantes que les mesures du capital social pour expliquer la participation. Nous discutons dans cet article les implications théoriques et politiques de nos conclusions.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».