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Enregistrement W4412612365 · doi:10.17976/jpps/2025.04.02

Evolution of US electoral coalitions: the case of three presidential elections

2025· article· en· W4412612365 sur OpenAlex
Борис Макаренко

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueПолис Политические исследования · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensSciencetech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPresidential systemPolitical sciencePolitical economyEconomicsLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article analyzes the basis of electoral support of two principal candidates in the 2024 US presidential elections in comparison with two previous campaigns, in which the Republican Party was represented by Donald Trump. The analysis is based on data from exit polls conducted for CNN. The analysis starts with a discussion of the role of “negative voting” (i.e., when the main motive of voting is against the opponent of preferred candidate) in all three campaigns. It continues with research on the dynamics of voting patterns of basic social and demographic cohorts of voters. The analysis shows that Trump received a solid majority of votes amongst: men, voters aged 45-65, voters without a college degree. He won the 2024 elections by securing majorities in cohorts of voters with an annual income below USD 100 000, in rural areas; and due to a broadening support of African and Latino American voters. Conversely, the Democratic Party had advantages among women, younger age cohorts (though more narrow in 2024 than during earlier campaigns), voters with college degrees, urban dwellers and more affluent people. The advantage in votes by middle-class suburban dwellers in all three cases secured for the winner overall electoral victories. The electoral basis of major US political parties (often referred to as “coalitions”) are complex. The Democratic base includes, on one hand, those cohorts of “underprivileged” voters which historically supported the party as the protector of their interests. However, in 2024 the Democrats lost most of the support of one of these cohorts, i.e., the blue-collar workers. On the other hand, the Democratic base includes liberal and progressive-minded cohorts, most of which are have confidence in life career prospects. The Republican support base includes all the conventional conservative-leaning cohorts. Not all the people belonging to such cohorts are radical or populist, but most of them accept Trump’s leadership style. A new “acquisition” for the party is the majority they obtained among voters without college degrees (mostly blue-collar workers).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil0,809

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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