Smearing the opposition: Implicit and explicit stigmatization of the 2008 U.S. Presidential candidates and the current U.S. President.
Notice bibliographique
Résumé
Four studies investigated whether political allegiance and salience of outgroup membership contribute to the phenomenon of acceptance of false, stigmatizing information (smears) about political candidates. Studies 1-3 were conducted in the month prior to the 2008 U.S. Presidential election and together demonstrated that pre-standing opposition to John McCain or Barack Obama, as well as the situational salience of differentiating social categories (i.e., for Obama, race; for McCain, age), contributed to the implicit activation and explicit endorsement of smearing labels (i.e., Obama is Muslim; McCain is senile). The influence of salient differentiating categories on smear acceptance was particularly pronounced among politically undecided individuals. Study 4 clarified that social category differences heighten smear acceptance, even if the salient category is semantically unrelated to the smearing label, showing that, approximately 1 year after the election, the salience of race amplified belief that Obama is a socialist among undecided people and McCain supporters. Taken together, these findings suggest that, at both implicit and explicit cognitive levels, social category differences and political allegiance contribute to acceptance of smears against political candidates.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».