"Supercrip" vs human interest: Examining stereotypes towards paralympians following the viewing of Canadian paralympic committee videos
Notice bibliographique
Résumé
The media typically portrays Paralympians by emphasizing their superhuman qualities (i.e. a supercrip portrayal) or the characteristics of their disability (i.e. a human interest portrayal). While these portrayals may be of interest to people without physical disabilities (PD), they are perceived negatively by people with PD. No studies have examined the effect of different types of media portrayals on disability stereotypes. Therefore, the objective of this study was to compare the effect of these two portrayals on stereotype perceptions of individuals with and without PD. Participants (n=148 with PD; n=180 without PD) watched two Canadian Paralympic Committee videos, in counterbalanced order, that presented the same Paralympian using either a supercrip or human interest portrayal. After each video, participants rated Paralympians on measures of warmth and competence, two indicators of stereotypes. A 2(disability status) x 2(video) x 2(warmth and competence) mixed model ANOVA demonstrated that people without PD rated the human interest portrayal higher in warmth (M=4.12; SD=0.64) than those with PD (M=3.89; SD=0.80; p=.014), suggesting increased presence of stereotypes towards this portrayal amongst those without PD. Furthermore, regardless of group, warmth scores were significantly higher following viewing of the human interest portrayal (M=4.01; SD=.73) compared to ratings after viewing the supercrip video (M=3.87; SD=.77; p
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».