MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1603823081 · doi:10.1111/josi.12096

Social Identity Threat in Response to Stereotypic Film Portrayals: Effects on Self‐Conscious Emotion and Implicit Ingroup Attitudes

2015· article· en· W1603823081 sur OpenAlexaff
Toni Schmader, Katharina Block, Brian Lickel

Notice bibliographique

RevueJournal of Social Issues · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMedia Influence and Health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPridePsychologyEthnic groupIngroups and outgroupsDisadvantagedSocial psychologySocial identity theoryAffect (linguistics)Identity (music)Prejudice (legal term)Implicit attitudeMinority groupSocial groupDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disadvantaged ethnic groups are often portrayed stereotypically in film, but little is known about how such portrayals affect members of those groups. Two experiments examined the affective and attitudinal reactions of Mexican and European Americans to stereotypic film clips of Latinos. Results of Study 1 revealed that stereotypic films cue negative affect among Mexican Americans, regardless of the realism of the portrayals. In Study 2, both Mexican and European Americans felt more self‐conscious when another ingroup member openly laughed at negative Latino stereotypes in a comedy. Across both studies, the importance of ethnic identity exacerbated negative reactions to stereotypic clips and predicted somewhat more negative implicit group attitudes among Mexican Americans. In contrast, group pride mitigated affective costs and predicted greater enjoyment of stereotypical film clips among European Americans. The implications for the role of mass media in creating social identity threat for disadvantaged ethnic groups are discussed.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations58
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Social IssuesMême sujetMedia Influence and HealthTravaux en français237 207