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Enregistrement W2162624840 · doi:10.1111/j.1467-9280.2007.01962.x

Interpersonal Disgust, Ideological Orientations, and Dehumanization as Predictors of Intergroup Attitudes

2007· article· en· W2162624840 sur OpenAlexaff
Gordon Hodson, Kimberly Costello

Notice bibliographique

RevuePsychological Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisgustDehumanizationPsychologySocial dominance orientationSocial psychologyPrejudice (legal term)Interpersonal communicationIngroups and outgroupsEmpathyDominance (genetics)AuthoritarianismPoliticsAnger

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disgust is a basic emotion characterized by revulsion and rejection, yet it is relatively unexamined in the literature on prejudice. In the present investigation, interpersonal-disgust sensitivity (e.g., not wanting to wear clean used clothes or to sit on a warm seat vacated by a stranger) in particular predicted negative attitudes toward immigrants, foreigners, and socially deviant groups, even after controlling for concerns with contracting disease. The mechanisms underlying the link between interpersonal disgust and attitudes toward immigrants were explored using a path model. As predicted, the effect of interpersonal-disgust sensitivity on group attitudes was indirect, mediated by ideological orientations (social dominance orientation, right-wing authoritarianism) and dehumanizing perceptions of the out-group. The effects of social dominance orientation on group attitudes were both direct and indirect, via dehumanization. These results establish a link between disgust sensitivity and prejudice that is not accounted for by fear of infection, but rather is mediated by ideological orientations and dehumanizing group representations. Implications for understanding and reducing prejudice 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations493
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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