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Enregistrement W1920792069 · doi:10.1002/ejsp.1949

Stability and the justification of social inequality

2013· article· en· W1920792069 sur OpenAlexaff
Kristin Laurin, Danielle Gaucher, Aaron C. Kay

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Social Psychology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRedressSystem justificationInequalityRationalization (economics)Social inequalitySocial psychologyPsychologyPositive economicsPerceptionSociologyEconomicsPolitical scienceLawMicroeconomicsPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Modern society is rife with inequality. People's interpretations of these inequalities, however, vary considerably: Different people can interpret, for example, the existing gender gap in wages as being the result of systemic discrimination, or as being the fair and natural result of genuine differences between men and women. Here, we examine one factor that may help explain differing interpretations of existing social inequalities: perceptions of system stability. System justification theory proposes that people are often motivated to rationalize and justify the systems within which they operate, legitimizing whatever social inequalities are present within them. We draw on theories and evidence of rationalization more broadly to predict that people should be most likely to legitimize inequalities in their systems when they perceive those systems as stable and unchanging. In one study, participants who witnessed stability, rather than change, in the domain of gender equality in business subsequently reported less willingness to support programs designed to redress inequalities in completely unrelated domains. In a second study, exposure to the mere concept of stability, via a standard priming procedure, led participants to spontaneously produce legitimizing, rather than blaming, explanations for existing gender inequality in their country. This effect, however, emerged only among politically liberal participants. These findings contribute to an emerging body of research that aims to identify the conditions that promote, and those which prevent, system‐justifying tendencies. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,301 · 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.

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

Citations90
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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