Urban-Rural Policy Disagreement in Canada, 2000-Present
Notice bibliographique
Résumé
The urban-rural political divide is large and growing in many countries, but the sources of this widening divide are not well understood. Recent research has pointed to policy disagreement as one possible mechanism for this growing divide; if urban and rural residents hold increasingly dissimilar policy preferences, this disagreement could produce ever-widening urban-rural electoral divides. We investigate this possibility by creating a synthesized dataset of 784 policy issue questions across eight distinct national election studies from 2000 to present in Canada (N=4.67 million), combined with a measure of the urban or rural character of every federal electoral district in Canada’s history. This dataset allows us to measure urban-rural policy disagreement across a much larger range of policy issues and over a much longer time period than has previously been possible. We find strong evidence of urban-rural policy disagreement across a range of issues, and especially in areas of cultural policy, including gun control, immigration, and Indigenous affairs. We further find strong support for the “progressive cities” hypothesis; in nearly all policy domains, urban residents support more left-wing positions on policy issues than rural residents. However, we find no evidence these urban-rural policy divides have grown since 2000. Urban-rural policy disagreement, while large and meaningful, cannot explain ever-widening urban-rural political divides in our case country.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».