From Gender Gap to Gender Gaps: Bringing Nonbinary People into Political Behavior Research
Notice bibliographique
Résumé
The “gender gap” in voting is one of the most well-documented findings in survey research across democracies. However, gender gap research has traditionally assumed that everyone is either a man or a woman, which does not account for the growing number of people who identify as nonbinary. How do nonbinary people differ from men and women in their party identification and voting behavior? We answer this question using data from the 2021 Canadian Election Study online panel, which has a large enough subsample of nonbinary respondents to identify gaps in party identification and voting behavior. Nonbinary people are much less likely to identify with and vote for the Liberal Party or Conservative Party and much more likely to identify with and vote for the social democratic New Democratic Party (NDP) than both men and women. Many of these gaps persist even when restricting the analysis to LGBTQ respondents, adjusting for demographic variables that predict nonbinary identity, and adjusting for issue attitudes. Nonbinary people’s distinctiveness from men and women suggests that researchers need to add nonbinary response options to gender questions and, wherever possible, incorporate nonbinary people into analyses of gender and politics.
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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 | 0,037 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».