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Enregistrement W4412928970 · doi:10.1080/01402382.2025.2524879

The political life cycle and electoral mobilisation among immigrant-origin and native citizens during the 2021 German election

2025· article· en· W4412928970 sur OpenAlexfundno aff
Achim Goerres, Jonas Elis, Sabrina Jasmin Mayer

Notice bibliographique

RevueWest European Politics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Population and Public HealthDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésGermanImmigrationPoliticsPolitical scienceFederal electionPolitical economyDemographic economicsSociologyEconomicsGeographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In many European countries, voters of immigrant origin show lower levels of electoral mobilisation than native voters. This article presents a novel and probability-based panel survey conducted during the 2021 Bundestag election campaign in Duisburg, a major German city, in the context of the Covid-19 pandemic. The survey includes both immigrant-origin and native German citizens and additional contextual data from respondents’ countries of origin, administrative city boroughs and the election campaign. Three core indicators of electoral mobilisation are examined: political interest, propensity to vote and perceived ease of voting. The article traces group differences between immigrant-origin and native voters across three phases of the political life cycle: during the time of politically coming of age, resource accumulation (through education and employment), and pre-election mobilisation. The findings highlight persistent gaps in mobilisation between immigrant-origin and native voters with the former being disadvantaged at all three phases, and call for a theoretical framework that integrates voters of all backgrounds, rather than treating immigrant-origin voters as an exceptional case.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,299 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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