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Enregistrement W4295690925 · doi:10.1017/s0003055422000193

“Let Our Ballots Secure What Our Bullets Have Won”: Union Veterans and the Making of Radical Reconstruction

2022· article· en· W4295690925 sur OpenAlexaff
Michael Weaver

Notice bibliographique

RevueAmerican Political Science Review · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAmerican Political Science Association
Mots-clésSuffrageVictorySpanish Civil WarPolitical sciencePolitical economyLawWhite (mutation)Public administrationSociologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After the Civil War, congressional Republicans used sweeping powers to expand and enforce civil rights for African Americans. Though the electoral benefits of African American suffrage were clear, Republicans had to overcome party divisions and racist voters. This paper argues that the war imbued Northern veterans with the belief that true victory required renewing the Union by abolishing slavery and establishing (imperfect) legal equality. This made veterans more receptive to Radical Reconstruction and ignited activism for it from below. Using difference-in-differences, I show that greater enlistment increased Republican vote share, particularly in pivotal postwar elections. Moreover, “as-if” random exposure to combat deaths increased Republican partisanship among soldiers after the war. Finally, I show that veterans became more likely to vote for African American suffrage. The paper concludes that Union veterans, through their votes and their activism, were a decisive part of the white coalition that backed America’s “Second Revolution.”

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,798
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,350 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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