The 1990s party realignment of U.S. presidential elections: Geographic sorting of counties by blue or red
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction This paper addresses the issue of partisan polarization in the U.S. in presidential voting at the county level. The literature on the growing partisan sorting and/or polarization is extensive, and controversies are pervasive. This paper focuses on the timing and sequence of changes in partisan vote shares at the county level from 1952 through the 2020 election. Methods We apply confirmatory factor analysis to identify the structures of partisan competition in counties from 1952 to 2020, and multiscale geographically weighted regression (MGWR) to uncover the social processes that influence the growing partisan polarization in the U.S. Results We find that the growing partisan segregation coincides with the beginning of a secular change in the structure of partisan competition at the presidential level among counties that has intensified over the past quarter century. Polarization, segregation of partisans in communities, and a rise in sectionalism are the predominant characteristics of this new alignment. Conclusion This study confirms a secular realignment in the structure of party competition among counties in presidential elections starting in 1996 and solidifying in 2008 when Obama is elected. The segregation of counties by dark shades of red or blue is the unique fingerprint of this new alignment that we call the "Geographic Sort" alignment.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».