Race, class, or both? Responses to candidate characteristics in Canada, the UK, and the US
Notice bibliographique
Résumé
Research suggests that voters use identity markers to infer information about candidates for office. Yet politicians have various markers that often point in conflicting directions, and it is unclear how citizens respond to competing signals – especially outside of a few highly stigmatized groups in the US. Given the relevance of these issues for electoral behavior and patterns of representation, this article examines the impact of intersectional identities and less intensely stigmatized markers in Canada, the UK, and the US. It does so using a survey experiment that varies the race (white/East Asian) and class background (higher/lower) of a candidate for office. I then compare results across the cases, examining willingness to vote for the candidate as well as assumptions about his ideological proximity, relatability, and potential contributions. In doing so, I build from past research suggesting that voter ideology likely shapes reactions to candidates from disadvantaged backgrounds. Results suggest that marginalized identity markers have relatively widespread effects among leftists and (to a lesser extent) centrists, but that, outside of the Canadian left, class seems to matter more than race. Overlapping marginalized identities, in turn, had little impact, with the lower-class white and East-Asian profiles eliciting similar reactions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».