American Public Opinion on Immigration: Nativist, Polarized, or Ambivalent?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For Dauvergne (2016), one consequence of the “end of settler societies” is nativism, or what she calls “mean‐spirited politics”: anti‐immigrant, anti‐Muslim, anti‐Multiculturalism. This accords with the prevailing tone of public opinion literature on the subject, which links anti‐immigrant hostility in settler societies to influxes of diversity and associated racial threat. In this essay, we determine just how closely this stylized vision of anxiety‐fuelled nativism resembles the true state of mass opinion about immigration. Using a variety of surveys fielded in recent years, we show that Americans: 1) hold generally positive views about immigration, though with a substantial dose of ambivalence about its consequences; 2) are not especially consistent in their policy attitudes over time; 3) express policy attitudes that readily depart from their underlying predispositions, and; 4) have only become more pro‐immigrant in recent years, and whatever partisan polarization exists on the issue stems from the fact that Republicans are becoming more positive at a slightly slower pace than Democrats. All of this suggests that, while there is a hard core of ethnocentrism and "mean‐spiritedness" in the U.S., the prevailing tone is much less negative than the standard portrayal assumes.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».