Using MI-LASSO to study populist radical right voting in times of pandemic
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As immigration issues waned in salience during the COVID-19 pandemic, populist radical right (PRR) parties repositioned themselves by politicizing various pandemic policies. In light of this changing political landscape, scholars have analyzed what factors are associated with PRR voting. Yet, most studies focus on small sets of covariates that could easily ignore other key determinants. To address this limitation, we use MI-LASSO logistic regression, which is a more inductive data-driven approach that can incorporate a huge number of covariates. Our research analyzes the key determinants of voting for the People’s Party of Canada—a PRR party that rose rapidly during the pandemic. Using the 2021 Canadian Election Study dataset ( N = 14,841), we confirm that PRR voters in the pandemic were both protest and policy-oriented voters. They were protest voters since anti-establishment attitudes consistently correlate with their vote choice. On the other hand, PRR voters’ policy concern was about pandemic policies rather than immigration, as nativist attitudes never emerge as key determinants. Additionally, we uncover that the ideological placement of the mainstream right party and the defense of hate speech are strong correlates, while conventional variables like sociodemographics are not. These findings enrich our understanding of PRR voting during the pandemic.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle