The Economic Crisis (2009–2013) and Electoral Support for the Radical Right in Western Europe—Some New and Unexpected Findings
Notice bibliographique
Résumé
Objectives This article evaluates the influence of the economic crisis (2009–2013) on the vote share of the radical right in Western European regions. I ask two questions: (1) Has the radical right electorally benefited from the recession that has hit Western Europe in the aftermath of the U.S. and European stock market crisis in 2008/2009? (2) Has it performed particularly well in areas that have been very hard hit by the crisis? Methods I evaluate both questions in a longitudinal and multivariate framework through pooled time series analysis. The analysis, which controls for immigration, the education level of the region, and population density, covers more than 150 regions in 17 European countries from 1990 to 2013. Results First, I find that the 2009 to 2013 economic crisis has merely triggered a very moderate increase of 1 percentage point in the aggregate average regional vote share of the radical right. Second, and with the exception of regions in Greece and France, my results also indicate that the radical right has had the strongest electoral gains in regions and countries that have been relatively spared from the gust of the crisis. Conclusion This quantitative study highlights that an economic crisis is no panacea for the success of the radical right.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».