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Enregistrement W1606951780 · doi:10.1111/pops.12029

Expectations Among Aboriginal Peoples in <scp>C</scp>anada Regarding the Potential Impacts of a Government Apology

2013· article· en· W1606951780 sur OpenAlexaff
Amy Bombay, Kimberly Matheson, Hymie Anisman

Notice bibliographique

RevuePolitical Psychology · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueForgiveness and Related Behaviors
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForgivenessPessimismSocial psychologyGovernment (linguistics)PerceptionPsychologyPopulationPolitical scienceSociologyDemographyTheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After continued pressure, the Canadian government offered an apology to Aboriginal peoples for its role in the Indian Residential School (IRS) system, where children were removed from their families in an effort to assimilate the Aboriginal population. Although the apology was sought after, it was unclear what Aboriginal peoples expected it to accomplish in relation to their treatment and quality of life within Canada. Quantitative and qualitative analyses revealed that, although Aboriginal adults (N = 164) felt the apology could potentially be a first step towards improved relations with the government and non‐Aboriginal Canadians, expectations that such changes would actually come to fruition were generally pessimistic. In exploring predictors of such expectations, path analysis indicated that those who had been intimately impacted by IRSs reported greater perceived discrimination that, in turn, was associated with lowered intergroup trust and forgiveness. Those who perceived high levels of discrimination were less likely to expect changes following the apology, which was mediated by the low levels of intergroup trust and forgiveness towards the government, but not towards non‐Aboriginal Canadians. Essentially, an apology was not enough to elicit hope for improved intergroup relations, especially when perceptions of continued discrimination impeded the restoration of intergroup trust and forgiveness.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,318 · 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

Citations23
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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