Impact 2020: the Million Muslim Votes Campaign Voter Turnout Report
Notice bibliographique
Résumé
Despite the challenges presented by the COVID-19 pandemic, the 2020 presidential election set a record for voter turnout nationwide, significantly changed how Americans participate in voting, and resulted in 66.8% of eligible voters casting a ballot—7 percentage points over 2016. For years the Muslim American community has focused on improving and building institutional capacity to change the way Muslim Americans engaged in politics to ensure that the Muslim American narrative is at the core of the social fabric of this nation. In 2020, Emgage launched and implemented the largest Muslim mobilization program in history, the Million Muslim Votes campaign. Alongside statewide and national Muslim American civic groups, we concentrated our efforts on 12 states that made up a total of 1.5 million registered Muslim American voters. Our organizing efforts included making 1.8 million calls, sending over 3.6 million text messages and over 400,000 mailers, knocking on over 20,000 doors, holding over 50 organizing training sessions, and activating 672 volunteers nationwide.This effort contributed to 1,086,087 million (71%) registered Muslim voters casting a ballot, two percentage points over the 2016 turnout. Of the 1.5 million registered Muslim voters in 2020, 52% (779,793 million) voted early or via absentee ballots.This report takes an in-depth look at three core elements:the growth of the Muslim American electorate in the 12 states in which we organized;Muslim American voter turnout for 2016 and 2020, with a special focus on Michigan, Pennsylvania, Florida, Texas, Virginia, and Illinois;the pivotal organizing shifts necessitated by the COVID-19 pandemic.
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 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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,008 |
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 ».