Can nationalism and group conflict explain cultural and economic threat perceptions? Cross-sectional and longitudinal evidence from the ISSP (1995–2013)
Notice bibliographique
Résumé
This article examines how nationalism, together with group conflict factors (namely, immigrant group size and economic conditions), affects ethnic threat perceptions over a period of almost 20 years across European and non-European countries. For this purpose, we analyze three rounds (1995, 2003, and 2013) of the International Social Survey Program (ISSP) National Identity Module using societal growth curve models. Our findings contribute to the ongoing discussion on the contextual drivers and dynamics of threat perceptions in various ways. First, our models show that nationalism is a highly relevant factor in explaining cultural as well as economic threats. However, nationalist attitudes operate purely at the individual level, as no effect of the group-level aggregate of nationalism is found. Second, the growth curve models make it possible to disentangle longitudinal effects (describing how threat perceptions evolve within countries) from cross-sectional patterns (describing the stable differences between countries). The longitudinal effects of group conflict variables deviate from the cross-sectional effects and are mostly insignificant. Given that these longitudinal effects are the litmus test for a causal interpretation, we must conclude that we find little to no evidence for the dynamic claims of group conflict theory. Finally, we detect an interaction between nationalism and labor market conditions: The impact of unemployment rates on threat perceptions is found to be contingent on the nationalist attitudes of individuals.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».