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Enregistrement W3099907200 · doi:10.1177/1065912920971715

From Generation to Generation: The Role of Grandparents in the Intergenerational Transmission of (Non-)Voting

2020· article· en· W3099907200 sur OpenAlexaff
Elisabeth Gidengil, Hannu Lahtinen, Hanna Wass, Jani Erola

Notice bibliographique

RevuePolitical Research Quarterly · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational and Educational Inequality Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesStrategic Research CouncilAcademy of Finland
Mots-clésGrandparentTurnoutVotingSocioeconomic statusDisadvantageDemographic economicsPoliticsSocial psychologyPsychologyPolitical scienceDemographyDevelopmental psychologySociologyEconomicsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The literature on the reproduction of political participation across generations has focused almost exclusively on parental effects. Yet, other family members may plausibly play an important role as well. This study explores the role of grandparents in the intergenerational transmission of the propensity to vote. Grandparental effects are theorized in terms of both social learning and status transmission. The analysis takes advantage of a unique dataset that links official turnout data for grandparents, parents, and adult grandchildren with demographic and socioeconomic information from administrative sources. Even controlling for a variety of status-related characteristics, grandchildren are significantly less likely to vote when their grandparents are non-voters. The association between grandparental turnout and the turnout of their adult grandchildren is only partly explained by the mediating effect of parental turnout. Having non-voting grandparents appears to reinforce the effect of having parents who do not vote and may even offset the effects of having parents who are both voters. These results suggest that it is time to take the role of grandparents seriously if we want to understand how political disadvantage is transmitted across generations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,243
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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