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Enregistrement W2171923797 · doi:10.1111/j.2044-8309.2011.02073.x

Are we all in this together? Co‐victimization, inclusive social identity and collective action in solidarity with the disadvantaged

2011· article· en· W2171923797 sur OpenAlexaff
Emina Subašić, Michael T. Schmitt, Katherine J. Reynolds

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Social Psychology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésCollective actionSocial psychologySocial identity theorySolidarityDisadvantagedSalience (neuroscience)Collective identityPsychologyIdentity (music)Social identity approachInjusticeSocial groupPoliticsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Common experience of injustice can be a potent motivator of collective action and efforts to achieve social change - and of such efforts becoming more widespread. In this research, we propose that the effects of co-victimization on collective action are a function of inclusive social identity. Experiment 1 (N= 61) demonstrated that while presence (compared to absence) of co-victimization positively predicted consumer (i.e., participants) willingness to act collectively in solidarity with sweatshop workers, this effect was mediated by inclusive social identity. In Experiment 2 (N= 120), the salience of inclusive social identity was experimentally manipulated and interacted with co-victimization to predict collective action. When inclusive social identity was salient, co-victimization enhanced collective action, including willingness to pay extra for products made ethically and in support of fair wages for workers. In contrast, collective action was attenuated when co-victimization took place in the absence of inclusive social identity. Implications for understanding when co-victimization is transformed into common fate and political solidarity with the disadvantaged 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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,012
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,330 · 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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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