What explains elite affective polarization? Evidence from Canadian politicians
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Concerns about affective polarization are on the rise globally, and it has been associated with negative outcomes such as diminished trust in government and discrimination against out‐partisans. While elected politicians are typically thought to be a major source of mass‐level affective polarization, and despite the policy and representation consequences of heightened partisan hostility in legislatures, existing research has focused almost exclusively on the measurement and explanation of affective polarization among citizens. As a result, we know far less about the magnitude and sources of elite affective polarization. Here, we take a step towards addressing this gap using an original survey of hundreds of Canadian local politicians, a setting uniquely situated for addressing the role of a host of individual‐level and institutional‐level predictors of affective polarization. We find that Canadian local politicians are, on average, less affectively polarized than the citizens they represent. However, levels of affective polarization among these politicians vary considerably, with higher levels of affective polarization among politicians who are ideologues, partisans, and who harbor strong progressive ambition. We conclude by discussing the implications of our findings for research on affective polarization and describe the need for comparative studies of affective polarization among political elites.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».