Urban–rural policy disagreement
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Urban–rural divides are large and growing in many national elections, but the sources of this widening divide are not well understood. Recent research has pointed to policy disagreement as one possible mechanism for this growing divide; if urban and rural residents hold increasingly dissimilar policy preferences, this disagreement could produce ever‐widening urban–rural electoral divides. We investigate this possibility by creating a synthesized dataset of nearly 1000 policy issue questions across 10 distinct Canadian national election studies conducted between 1993 and 2021 ( N = 5.3 million), combined with a measure of the urban or rural character of every federal electoral district. This dataset allows us to measure urban–rural policy disagreement across a much larger range of policy issues and over a much longer time period than has previously been possible. We find strong evidence of urban–rural policy disagreement across a range of issues, and especially in areas of cultural policy, including questions relating to gun control, immigration and Indigenous affairs. We further find strong support for the ‘progressive cities’ hypothesis; in nearly all policy domains, urban residents support more left‐wing positions on policy issues than rural residents. However, we find no evidence these urban–rural policy divides have grown since the 1990s. Urban–rural policy disagreement, while large and meaningful, cannot explain the ever‐widening urban–rural political divide.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».