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Enregistrement W4283642277 · doi:10.1111/pops.12851

Projection in the Face of Centrism: Voter Inferences About Candidates' Party Affiliation in Low‐Information Contexts

2022· article· en· W4283642277 sur OpenAlexaboutno aff
Anthony Kevins, Seonghui Lee

Notice bibliographique

RevuePolitical Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsLoughborough UniversityEuropean Commission
Mots-clésOutgroupIngroups and outgroupsSalience (neuroscience)PoliticsSocial psychologyContext (archaeology)Political scienceCategorizationPsychologySociologyCognitive psychologyGeographyLawEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,683
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,358 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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