What Determines Voting Behaviors of Muslim Minorities in Europe: Muslim Identity or Left‐Right Ideology?
Notice bibliographique
Résumé
Voting is key to political integration of immigrant‐background minorities, but what determines their voting preferences remains unclear. Moreover, dual‐citizen minorities can vote differently in their country of residence and origin. Using a representative survey of Turkish‐Muslim minorities in two cities in Belgium ( N = 447, M_ age = 36.3), we asked whether left‐right ideology or religious identity predicted their voting in their country of residence and origin, besides typical predictors of right‐wing voting (i.e., efficacy, deprivation, and authoritarianism). Authoritarianism, low political efficacy, and high deprivation predicted voting for right‐wing parties in Turkey, whereas the latter two, surprisingly, predicted voting for the left in Belgium. Latent class analyses of their religious practices distinguished “moderate” versus “strict” Muslims. While “strict” Muslims voted for right‐wing parties in Turkey, ideology did not predict their voting. Conversely, in Belgium, while Muslim identity did not predict their voting, ideology did. Analyzing their combined effects, “moderate” Muslims voted based on their ideology—right‐leaning voting for the right, whereas “strict” Muslims voted according to their interests as a disadvantaged minority in Belgium—thus voting for the left—or as a devout Muslim in Turkey—thus voting for the right. Our results elucidate processes underlying the voting behaviors of European‐Muslim minorities.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».