Why are minorities poor? Cross-Atlantic explanations for poverty and public support for redistribution
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The article describes public explanations of economic deprivation among minorities and their correlation with support for redistribution. The point of departure is the well-established American case of majority perceptions of Black people, which we compare with majority perceptionsof Black people in Canada and Muslims in the UK, France, Denmark,Sweden and Italy. The study draws on original survey data collected in each country in 2021-2022 and finds that poverty among Muslims incontinental Europe is more assigned to laziness and lack of will power and less assigned to discrimination than is the case for Black people in the US. In contrast, poverty among Muslims in the UK and Black people in Canada is less assigned to a “deviant” work ethic and equally assigned to discrimination than is case for Black people in the US. Across all countries, the article finds these explanatory modes are correlated with support for redistribution to the minority in question, even controlling forpolitical orientations and a range of other relevant deservingness criteria,and “spill over” to general redistributive preferences. This indicates the general challenge from the presence of economically deprived minoritieson support for distribution. However, our results also indicate that explaining poverty with discrimination of ethnic minorities is a substantial driver of generating support for redistribution.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 découle