How Xenophobia Shapes Political Party Support: Evidence from COVID-19 in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Racialized or ethnically marginalized groups typically have strong loyalties to particular political parties, but can these group loyalties be undermined? In this paper, I investigate whether racist but group-specific political discourse can alter these loyalties by activating a sense of linked fate among those who share a panethnic identity (e.g., as Asian). Using Canadian Election Study data in a quasi-experimental research design, I explore the impact of the highly visible, anti-Asian racism during the COVID-19 pandemic and whether this led to changes in political party support among different Asian ethnic groups, relative to the control, in Canada. I find that Conservative Party support declined more steeply for Chinese respondents than for any other Asian communities after the pandemic, despite Chinese being most likely to vote Conservative pre-pandemic. Therefore, I argue that periods of widespread discrimination can lead people to reject parties that are exclusionary against their group. However, despite their shared vulnerability to discrimination, this rejection of the Conservative party did not occur among all those who are racialized within Asian panethnic identity. Hence, racially hostile but group-specific language can potentially undermine a sense of linked fate and collective political action as a result. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s12552-025-09480-y.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».