MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4417521572 · doi:10.1177/01925121251399863

Where to run? Racialized minority affinities for in-group candidate districts in Canada

2025· article· en· W4417521572 sur OpenAlexafffundabout
Kenny William Ie, Karen Bird, Joanna Everitt, Angelia Wagner, Mireille Lalancette

Notice bibliographique

RevueInternational Political Science Review · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueElectoral Systems and Political Participation
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresMcMaster UniversityUniversity of AlbertaUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMcMaster University
Mots-clésEthnic groupRace (biology)PreferenceHomophilyAffinities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing from an original survey quasi-experiment presenting respondents with fictional candidate slates varying in ethnic composition, this study examines the impact of racialized affinity on preferences for where to run for office. Prior research shows that racialized candidates typically run in districts with a high in-group ethnic population, and prior in-group candidates or elected officials. But these findings are largely based on observed outcomes, making it difficult to disentangle aspirant preferences from those of party gatekeepers. We demonstrate, at the individual level, that racialized persons in Canada express significantly stronger preferences for running in contexts with in-group candidates, and that this preference is stronger with more such candidates, though not consistently. Our study contributes to the scant literature on race and candidate recruitment in Canada, and to a broader understanding of how minority presence activates electoral engagement.

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 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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil0,858

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,367 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Political Science ReviewMême sujetElectoral Systems and Political ParticipationTravaux en français237 207