Wrong place or wrong party? LGBTQ2S+ candidates and district competitiveness
Notice bibliographique
Résumé
The sacrificial lambs thesis holds that internal processes lead parties to nominate candidates from marginalized groups in unwinnable districts. This thesis was first developed to explain women's underrepresentation, but it has since been applied to other groups. The case of LGBTQ2S+ candidates presents an opportunity to explore whether the distribution of candidates across parties can account for (some of) the sacrificial lambs pattern. Are LGBTQ2S+ candidates sacrificial lambs because they run in less winnable districts than their straight cisgender (cis) counterparts or because less competitive third parties are more likely to nominate them? We reconceptualize the sacrificial lambs pattern as a gap in district competitiveness. Conceptually, we see this gap as having two components: a within-party component (from differences in where parties nominate members of a marginalized group) and a between-party component (from differences in which parties nominate more members of a marginalized group). We illustrate how to decompose the gap using data on LGBTQ2S+ candidates in Canadian elections, 2015–2021. We construct probability-based measures of district competitiveness and then use Kitigawa-Blinder-Oaxaca decomposition to calculate the within- and between-party components. We find large gaps in district competitiveness in 2019 and 2021, the majority of which is attributable to between-party inequalities. Nonetheless, a substantial portion of this inequality reflects within-party inequalities. Our results suggest that efforts to improve LGBTQ2S+ representation will need to address between-party inequalities in addition to the more traditional focus on within-party inequalities. Our approach could be used to study other groups in other contexts.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».