Civilizing vs destructive globalization? A multi-level analysis of anti-immigrant prejudice
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the impact of the latest wave of globalization on anti-immigrant prejudice. We discern and test two contradictory accounts of the impact of globalization on anti-immigrant prejudice from the prejudice and globalization literatures. On the one hand, there is the ‘civilizing/integrative globalization’ thesis, which implies that globalization should help to decrease prejudice by creating sustained and equal contact between previously alien cultures and peoples, and by spreading economic gains to everybody. On the other hand, there is the ‘destructive globalization/globalization as a threat’ thesis, which argues that globalization should increase anti-immigrant prejudice by intensifying competition over resources and by increasing perceived threat by native populations as a result of increasing immigrant populations. We test these two accounts using a multi-level analysis of 64 countries and nearly 150,000 individuals, derived from the World Values Surveys (waves 3–5). Our analyses reveal support for ‘destructive globalization/ globalization as a threat’ thesis, but emphasize the multi-dimensional character of globalization. We find that citizens of countries with higher levels of trade openness have significantly more anti-immigrant sentiments. There is also some evidence that in countries where unemployment is accompanied by high levels of trade openness or the existence of large immigrant populations, citizens hold high anti-immigrant prejudice. By contrast, foreign direct investment (FDI) has a weak effect.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».