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Enregistrement W4399210958 · doi:10.1177/23780231241251714

Politics of Boundary Consolidation: Income Inequality, Ethnonationalism, and Radical-Right Voting

2024· article· en· W4399210958 sur OpenAlexaff
Martin Lukk

Notice bibliographique

RevueSocius Sociological Research for a Dynamic World · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePopulism, Right-Wing Movements
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadical rightOpposition (politics)VotingInequalityPoliticsPolitical radicalismConsolidation (business)Redistribution (election)Ethnic groupPolitical economyPolitical scienceEconomicsSociologyDemographic economicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scholars have linked income inequality to the recent success of radical-right parties and movements. Yet research shows that inequality reduces participation among groups likely to support the radical right and promotes support for redistribution, an issue championed by the radical left. This raises questions about why, if at all, inequality matters for radical-right politics. The author reconciles previous arguments by developing a theory that connects these phenomena through the process of boundary consolidation. He argues that inequality generates status threats that prompt exclusionary shifts in national group boundaries. This promotes ethnonationalism, a restrictive conception of national membership and, ultimately, support for the radical right, whose mobilization relies on ethnonationalist appeals. Analyses of time-series cross-sectional data from 38 countries support this theory, revealing that inequality is associated with greater ethnonationalism, with distinct associations by income and ethnicity, and that ethnonationalism strongly predicts radical-right voting. The author thus demonstrates how long-term structural changes are linked to contemporary radical politics and how arguments setting economic and cultural causes of the radical right in opposition are inadequate.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,144
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,346 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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