Ethnoracial Identities and Political Representation in Ontario and British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
Political representation of minority groups is an important aspect of modern societies. Are our parliaments generally reflective of the people they serve? In this article, the authors use the results of two recent Canadian provincial elections (Ontario, 2018 and British Columbia, 2017) to explore whether majority and minority groups are proportionally represented in legislatures and to probe some explanations as to why these groups may be over-represented or under-represented. They address notions of residential concentration and the assumption of ethnic affinity to partially explain where ethnoracial minority candidates are likely to be elected. In contrast to past work which has found a general under-representation of minority groups, this analysis finds some nuance. Some racialized groups, notably Chinese Canadians, appear to be proportionally more under-represented than others. The authors explore a range of arguments to explain this finding. In conclusion, the authors highlight two key findings from this research. First, they suggest it is difficult to make the case that being part of a racialized group has a negative impact on political representation at the provincial level – at least currently in two provinces with large racialized populations – without introducing nuance that subdivides ethnoracial minority groups. The second finding is conceptual: ethnic affinity cannot solely predict voting behaviour. The authors contend that the concept must be broadened to include centripetal ethnic affinity and transversal ethnic affinity.
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».