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Enregistrement W2156984253 · doi:10.1037/h0087228

Two Forms of Racism and Their Related Outcomes: The Bad and the Ugly.

2004· article· en· W2156984253 sur OpenAlexvenueno aff
Françine Tougas, Jean-Claude Desruisseaux, Alain Desrochers, Line St‐Pierre, Andrea Perrino, Roxane de la Sablonnière

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Behavioural Science/Revue canadienne des sciences du comportement · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRacismPsychologySocial psychologyPsychoanalysisSociologyGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two experiments investigated the related outcomes of two forms of racism among college students (413 in the first and 374 in the second experiment) enrolled in a program leading to careers in law enforcement such as police officers. The two forms of racism were the overt, traditional type whereby visible minorities are denigrated on the basis of innate characteristics, and the subtle type called neoracism, which incorporates egalitarian values and negative beliefs in the blame of visible minorities for undeserved gains and overall social problems. The design of the experiments allowed for a reality check in that they pertained to racial issues relevant to training and work in law enforcement. Experiment 1 showed, as hypothesized, that although both forms of racism are linked, only neoracism is associated with covert attitudes (i.e., unfavourable reactions to employment equity), and traditional racism is related to overt discriminatory behavioural intentions. Experiment 2 investigated the impact of priming a negative reaction to a visible minority on the pattern of these links. Under such conditions the observed links strongly suggest that respondents regress to old norms as neoracism is then associated with both covert negative attitudes and overt discriminatory behavioural intentions. The theoretical and practical implications of these findings are discussed.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,028
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,233 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations32
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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