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Enregistrement W2152873513 · doi:10.1111/soin.12082

Perceptions of Structural Injustice and Efficacy: Participation in Low/Moderate/High‐Cost Forms of Collective Action

2015· article· en· W2152873513 sur OpenAlexaff
Katie E. Corcoran, David Pettinicchio, Jacob T.N. Young

Notice bibliographique

RevueSociological Inquiry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Cultural Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInjusticeCollective actionDisadvantageCollective efficacyEmbeddednessPerceptionSocial psychologySociologyPoliticsPsychologyPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prior studies on perceptions of structural disadvantage and injustice, efficacy, and collective action have suffered from two major limitations: (1) they have used single‐country samples, usually of economically advanced countries, and (2) generally theorized and investigated perceptions of structural injustice and efficacy separately. Drawing on value‐expectancy theory, we provide an integrated theory to predict direct and conditional effects of efficacy and perceptions of structural disadvantage and injustice on collective action within countries. To address the limitations of previous research, we use cross‐national data of 29 countries, including economically advanced and less advanced nations, to test how well these hypotheses explain within‐country variation in collective action. We find that internal efficacy is significantly and positively associated with low‐ and moderate‐cost collective action, whereas organizational embeddedness, a proxy for political efficacy, is significantly and positively associated with low‐, moderate‐, and high‐cost collective action. Perceptions of legitimate and unjust structural disadvantage are also positively associated with all types of collective action. Importantly, the positive effects of both types of efficacy on high‐cost collective action are conditional on perceptions of structural injustice. That is, participation in high‐cost collective action is more likely for those who are both efficacious and perceive structural disadvantage as unjust.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations58
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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