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Enregistrement W4319602930 · doi:10.31219/osf.io/2pes7

Are Rural Attitudes Just Republican?

2023· preprint· en· W4319602930 sur OpenAlexaff
Jennifer Lin, Kristin Lunz Trujillo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensScience North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsRural areaScholarshipConservatismPolitical sciencePolitical economyLeverage (statistics)ImmigrationEconomic growthSociologyLawEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Are issue attitudes of rural residents aligned with those of Republicans in theUnited States? Previous research demonstrates an urban-rural divide in issue attitudes whereby rural residents tend to adopt more conservative policy positions and urban residents tend to adopt more liberal ones in the US. In this paper, we investigate whether this notion holds true, or if rural residents are indeed their own unique constituency that carries interests different from what is traditionally “Republican”. We examine canonical issues that are widely discussed in the political discourse and leverage data from the 2020 ANES to compare responses between rural and urban residents, Democrats and Republicans, and the interaction between these factors. In doing so, we find that urban-rural issue differences reflect partisan issue differences - e.g., rural Democrats resemble their urban counterparts and urban Republicans resemble their rural counterparts - rather than rural areas specifically being more Republican. However, we identify certain issues relating to immigration where rural Democrats are more conservative than urban Democrats. These results support the idea that rural America is not always reflective of conservatism and Republicanism. In addition, it points to the role of partisan nationalization in issue stances across the urban-rural spectrum; future scholarship should aim to further illuminate the complexity of this nationalization versus the relevance of place and local considerations in other facets of American politics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,242
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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