Who Feels They Can Understand and Have an Impact on Political Processes? Socio-demographic Correlates of Political Efficacy in 46 Countries, 1996–2016
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While recent research has produced robust objective evidence of unequal representation in democracies, there is little evidence about whether this inequality is consistent with individuals’ subjective perceptions of their own political efficacy. To answer this question, we use all available data on political efficacy from the International Social Survey Programme modules for 46 countries (1996–2016) to investigate trends and correlates of external and internal political efficacy. We focus on socio-demographic characteristics that are central to recent literature on unequal representation: gender, education, and income. Our individual-level findings show that education and income are positively associated with both external and internal efficacy while being female is associated with lower levels of internal efficacy but unrelated to external efficacy. We complement these individual-level analyses with a contextual investigation of how descriptive representation contributes to efficacy gaps. Focusing on gender, we show that women feel that they have more of a say in governmental decisions in contexts with a higher level of female representation among elected representatives. We conclude by noting how future research can leverage cross-national data to identify contextual mechanisms that may have an impact upon persistent social gaps in political efficacy across contexts and over time.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».