Doubly disadvantaged: Unemployment, young age, and electoral participation in the United Kingdom
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies examine how unemployment affects socio-political behaviour, but this literature has scarcely focused on the role of the life-course. Integrating the frameworks of unemployment scarring and political socialisation, we posit that unemployment experiences, or scars, undermine electoral participation, and that this is exacerbated at younger ages. We test these hypotheses relying on the British Household Panel Survey and Understanding Society datasets (1991-2020), employing panel data analysis approaches as Propensity Score Matching, Individual Fixed Effects, and Individual Fixed Effects with Individual Slopes. Results suggest that unemployment experiences depress electoral participation in the UK, with effect sizes around -5% of a Standard Deviation in turnout. However, this effect varies powerfully by age: the impact of unemployment on electoral participation is stronger at younger ages (-21% SD at age 20), and weaker to not significant after age 35. This is robust across the three main approaches and several robustness checks. Further analyses show that the first unemployment spell matters the most for electoral participation, and that for individuals under 35, there is a scar effect lasting up to 5 years after the first unemployment spell. The life-course emerges as central to better understand the relationship between labour market hardships and socio-political behaviour.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».