Do needs for security and certainty predict cultural and economic conservatism? A cross-national analysis.
Notice bibliographique
Résumé
We examine whether individual differences in needs for security and certainty predict conservative (vs. liberal) position on both cultural and economic political issues and whether these effects are conditional on nation-level characteristics and individual-level political engagement. Analyses with cross-national data from 51 nations reveal that valuing conformity, security, and tradition over self-direction and stimulation (a) predicts ideological self-placement on the political right, but only among people high in political engagement and within relatively developed nations, ideologically constrained nations, and non-Eastern European nations, (b) reliably predicts right-wing cultural attitudes and does so more strongly within developed and ideologically constrained nations, and (c) on average predicts left-wing economic attitudes but does so more weakly among people high in political engagement, within ideologically constrained nations, and within non-Eastern European nations. These findings challenge the prevailing view that needs for security and certainty organically yield a broad right-wing ideology and that exposure to political discourse better equips people to select the broad ideology that is most need satisfying. Rather, these findings suggest that needs for security and certainty generally yield culturally conservative but economically left-wing preferences and that exposure to political discourse generally weakens the latter relation. We consider implications for the interactive influence of personality characteristics and social context on political attitudes and discuss the importance of assessing multiple attitude domains, assessing political engagement, and considering national characteristics when studying the psychological origins of political attitudes.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».