Mobilizing IDEAS in the Scottish Referendum: Predicting voting intention and well‐being with the Identity‐Deprivation‐Efficacy‐Action‐Subjective well‐being model
Notice bibliographique
Résumé
In the month approaching the 2014 Scottish Independence referendum, we tested the Identity-Deprivation-Efficacy-Action-Subjective Well-Being model using an electorally representative survey of Scottish adults (N = 1,156) to predict voting for independence and subjective well-being. Based on social identity theory, we hypothesized for voting intention that the effects of collective relative deprivation, group identification, and collective efficacy, but not personal relative deprivation (PRD), should be fully mediated by social change ideology. Well-being was predicted to be associated with PRD (negatively) and group identification (positively and, indirectly, negatively). Unaffected by demographic variables and differences in political interest, nested structural equation model tests supported the model, accounting for 82% of the variance in voting intention and 31% of the variance in subjective well-being. However, effects involving efficacy depended on its temporal framing. We consider different ways that social identification can simultaneously enhance and diminish well-being and we discuss ramifications of the model for collective mobilization and separatist nationalism. Findings also suggest new directions for research on social identity, collective efficacy, and collective action.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».