Projection in the Face of Centrism: Voter Inferences About Candidates' Party Affiliation in Low‐Information Contexts
Notice bibliographique
Résumé
When are voters more likely to project their own political position onto a candidate for office? We investigate this question by examining the assumed partisanship of a (self‐declared) centrist politician, using data from a survey experiment fielded in Canada, the United Kingdom, and the United States. In doing so, we build on the social categorization model as well as recent U.S.‐focused political science research on projection and ingroup/outgroup racial divides—extending our analysis to incorporate racial and class similarities/differences across three countries where these divides likely vary in salience. We thus seek: (1) to contribute to research on the inferences citizens draw in nonpartisan elections and low‐information contexts generally and (2) to highlight some potential methodological complications of using partisanship‐less candidates in vignette experiments. Results suggest that even in the face of a self‐declared centrist, voters from across the political spectrum tended to assume shared partisanship in Canada, the United Kingdom, and the United States. Examining projection by ingroup/outgroup divisions indicated that class appears to shape projection across all three countries, but that the racial divide only mattered in the United States. Finally, we also find evidence of counterprojection toward outgroup members—but once again only in the American context.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».