Common Ideological Roots of Speciesism and Generalized Ethnic Prejudice: The Social Dominance Human–Animal Relations Model (SD–HARM)
Notice bibliographique
Résumé
Recent research and theorizing suggest that desires for group–based dominance underpin biases towards both human outgroups and (non–human) animals. A systematic study of the common ideological roots of human–human and human–animal biases is, however, lacking. Three studies (in Belgium, UK, and USA) tested the Social Dominance Human–Animal Relations Model (SD–HARM) proposing that Social Dominance Orientation (SDO) is a key factor responsible for the significant positive association between ethnic outgroup attitudes and speciesist attitudes towards animals, even after accounting for other ideological variables (that possibly confound previous findings). Confirming our hypotheses, the results consistently demonstrated that SDO, more than right–wing authoritarianism (RWA), is a key factor connecting ethnic prejudice and speciesist attitudes. Furthermore, Studies 2 and 3 showed that both SDO and RWA are significantly related to perceived threat posed by vegetarianism (i.e. ideologies and diets minimizing harm to animals), but with SDO playing a focal role in explaining the positive association between threat perceptions and ethnic prejudice. Study 3 replicated this pattern, additionally including political conservatism in the model, itself a significant correlate of speciesism. Finally, a meta–analytic integration across studies provided robust support for SD–HARM and offers important insights into the psychological parallels between human intergroup and human–animal relations. Copyright © 2016 European Association of Personality Psychology
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».