Do Polarization Narratives Apply to Politics on the Periphery? The Case of Atlantic Canada
Notice bibliographique
Résumé
Researchers, policymakers, and the public often claim that "extreme" political views have become increasingly commonplace and that polarization on issues of race and immigration has become a central dilemma for contemporary politics. The popular narrative of political polarization captures tensions that many are noticing and experiencing. However, there is also significant confusion around the concept, as well as gaps between popular perceptions and empirical findings on the different forms of polarization and their prevalence across regions. It is unclear to what extent polarization describes a global phenomenon, as its national and subnational manifestations vary considerably, produced from distinct local histories as well as diffuse transnational forces. While the United States is often treated as ground zero for political polarization, nearby Canada does not appear to be experiencing polarization to nearly the same degree. Using data from a 2019 survey on Atlantic Canadians' political views and perceptions of change, this paper examines whether underlying forms of political polarization are manifesting in the region. We assess whether mass ideological polarization and partisan sorting can be found in Atlantic Canada, looking at socio-cultural and economic dimensions of political values. We also examine perceptions of polarization in the region, using Multiple Correspondence Analysis to observe underlying associations between perceptions, extreme or polarized views, and partisanship. This mapping approach provides insight into latent patterns often missed by more traditional methods.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,011 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».