Champ or chump: strategic utilization of dual social identities of others
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Jamaican‐born, Canadian sprinter, Ben Johnson, won the gold medal at the 1988 Olympics, but afterward was disqualified for steroid use. At the time Johnson's identity in the Canadian media appeared to shift—he was ‘Canadian’ after winning the gold medal but ‘Jamaican’ after disqualification. We tested this hypothesis via an archival study of a newspaper database of Canadian newspapers. The results confirmed the speculation. In the second study with Canadian research participants, the nationality of a fictional athlete was experimentally manipulated. He either possessed Canadian‐ American (shared) or Belgian‐American (non‐shared) identity. The athlete's performance outcome at an Olympic event was also manipulated. In the shared identity condition the athlete was perceived as more Canadian when he won than when he lost. There were no significant differences in nationality judgment when neither of the athlete's dual nationalities was Canadian. Results regarding perceptions of similarity paralleled the nationality‐ratings results. Findings from these two studies illustrate an interesting extension of BIRGing and CORFing strategies in which multiple social identities of others are used strategically to include or exclude others from the in‐group. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».