L’empathie comme variable médiatrice de persuasion: le cas des campagnes sociales antidiscrimination
Notice bibliographique
Résumé
Les interventions publicitaires constituent des activites fort complexes qui necessitent que les facteurs qui sont susceptibles d’optimiser leur efficacite soient clairement identifies. Dans le cadre des campagnes antidiscrimination, et ce, puisque les attitudes envers l’exogroupe sont notoirement difficiles a changer, il est d’autant plus pertinent de choisir les strategies qui permettront d’eviter les effets boomerang ou d’autres mecanismes de resistance a la persuasion. Eu egard aux interventions visant a ameliorer les relations intergroupes, plusieurs chercheurs ont conclu a la pertinence de l’empathie pour attenuer les prejuges et minimiser les chances que les comportements discriminatoires se produisent. Cet article discute de l’importance des interventions publicitaires se basant sur l’empathie dans la lutte contre la discrimination et du role de l’empathie comme variable d’influence du processus persuasif. Media interventions are complex activities and thus require that the elements susceptible to enhance their efficacy be promptly identified. In regard to interventions aiming to improve intergroup relations, several researchers have found empathy to reduce prejudice and to have an overall positive effect on intergroup attitudes. Since attitudes towards the out-groups are notoriously hard to change choosing a strategy that will avoid boomerang effects or other mechanisms of resistance to persuasion is of outmost importance. This article discusses the importance of empathy-based interventions in tackling discrimination and the role of empathy in the persuasion process.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».