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Enregistrement W2949461157

When Establishment and Social Movements Fail: Exploring the Populist Candidacies of the 2016 American Presidential Primaries

2019· article· en· W2949461157 sur OpenAlexfundno aff
Nancy Duffy

Notice bibliographique

RevueScholarship at UWindsor (University of Windsor) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePopulism, Right-Wing Movements
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Windsor
Mots-clésPolitical sciencePresidential systemPolitical economySocial movementPoliticsEconomicsLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper takes a second look at the 2016 American Presidential Primaries from the perspective of asking what the American people were really after then they chose to ultimately support populism. Media reports and editorial discussions all pointed to a base that was somehow backing misogyny and racism. My research points to an alternative. Populism and social movement theory suggest that the success of anti-establishment candidacies is not credited to populists alone; in the case of 2016, it had support in the credibility and political opportunity left by social movements past. And so to investigate this historic battle between the establishment and anti-establishment candidacies, we can look to what populism and social movements have in common, and how they merge during the framing process. Within this context, this research seeks to answer how the anti-establishment candidates of the 2016 American Primaries framed a battle against 'the establishment' – within an establishment arena and won.\nBy seeing populism as more of a logic as opposed to an ideology, we can eliminate a partisan lens in the study of what happened in 2016. By seeing populism as a strategy when added to a collective action frame of a social movement, we can analyze how it was used to mobilize voters to action. By using populism and social movement theory, we can add further context to what voters were experiencing in 2016. This study uses a populist master frame analysis of the 2016 U.S. Presidential Primary debates, which ultimately illustrates the efficacy of populist messaging while exposing the weaknesses of the establishment rhetorical response. Findings suggest that populist candidates unearthed deep insecurities in 2016, specifically in areas concerning the economy, foreign policy, and within the identities affected by loss, discrimination and threats to human rights.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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