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Enregistrement W2504140489 · doi:10.1177/2332649216660117

The Effects of Perceived Threat, Political Orientation, and Framing on Public Reactions to Punitive Immigration Law Enforcement Practices

2016· article· en· W2504140489 sur OpenAlexaboutno aff
Joshua Woods, Agnieszka Marciniak

Notice bibliographique

RevueSociology of Race and Ethnicity · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVignetteImmigrationFraming (construction)Punitive damagesPoliticsPolitical scienceEnforcementBiology and political orientationLawCriminologyOfficerPsychologySocial psychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores variation in people’s reactions to a punitive immigration law enforcement practice. Using a vignette-styled framing-effects experiment, we examined whether reactions to the practice depend, in part, on who receives its consequences. More than 500 undergraduates from a large Mid-Atlantic university read a brief vignette about an immigrant motorist who is stopped by a police officer for a broken taillight violation and then detained for failing to document his legal immigration status. We manipulated three characteristics of the motorist in the vignette, including his nationality (Mexico/Canada), occupation (factory worker/software engineer), and documentation status (documented/undocumented). When we framed the motorist as an unauthorized immigrant, the subjects were more likely to condone the officer’s intrusive actions. We also found that the subjects’ political orientation and immigrant threat perceptions were powerful predictors of their normative reactions to the vignette.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,791
Score d'incertitude au seuil0,844

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,353 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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