Left Behind and United by Populism? Populism’s Multiple Roots in Feelings of Lacking Societal Recognition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A prominent but underspecified explanation for the rise of populism points to individuals’ feelings of being “left behind” by the development of society. At its core lies the claim that support for populism is driven by the feeling of lacking the societal recognition one deserves. Our contribution builds on the insight that individuals can feel they lack recognition in different ways and for different reasons. We argue that—because of this multifaceted character—the common perception of being neglected by society unites otherwise heterogeneous segments of the population in their support for populism. Relying on data from the German Longitudinal Election Study (GLES) Pre-Election Cross-Section 2021, our preregistered study investigated the multiple roots of populist attitudes in feelings of lacking societal recognition in two steps. First, our results indicate that, from rural residents to sociocultural conservatives or low-income citizens, seemingly unrelated segments of society harbor feelings of lacking recognition, but for distinct reasons. Second, as anticipated, each of the distinct feelings of lacking recognition are associated with populist attitudes. These findings underscore the relevance of seemingly unpolitical factors that are deeply ingrained in the human psyche for understanding current populist sentiment. Overall, by integrating previously disparate perspectives on the rise of populism, the study offers a novel conceptualization of “feeling left behind” and explains how populism can give rise to unusual alliances that cut across traditional cleavages.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,017 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».