What Do They Think of Us? American Perceptions of Québec Before, During and After Trump’s First Term in the White House
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This chapter argues that the election of Donald Trump in 2016 has prompted Americans to take a greater interest in Québec and become more skeptical about the benefits of Québec-U.S. relations, and that some of these trends persisted during Joe Biden’s presidency. Drawing on the work of Richard Fenno and his qualitative “soaking and poaking” approach, we conducted field surveys during the 2014, 2018 and 2022 U.S. midterm elections in ten New England and Midwestern states that the Québec government describes as part of its “historic strategic perimeter” to compare how Americans in these regions perceived “La Belle Province” before, during and after Trump’s first term in the White House, on issues such as trade and the economy, the border and immigration, and climate and the environment. We conducted semi-structured interviews with dozens of actors interested in Québec-U.S. relations: federal and local candidates for office, voters, journalists, lobbyists, trade unionists, campaign advisors and managers, staff members of party organizations. Presenting original qualitative data, our research method enables us to offer a complementary perspective to that of scholars who rely exclusively on survey data to try to “measure” how Americans and Canadians/Québecers perceive each other.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».