Through a different lens: Examining the influence of culture and acculturation on perceptions of the female exerciser stereotype
Notice bibliographique
Résumé
An exerciser stereotype in which exercisers receive more positive ratings on physical and personality attributes than those described as non-exercisers and control targets has been identified in previous research (e.g., Munroe-Chandler et al., 2012). Despite these positive ratings, the rate of participation in exercise for non-White Canadians is below that of White Canadians (Bryan et al., 2006). One factor that may influence exercise participation rates for ethnic minorities is acculturation to mainstream culture (Daniel et al., 2013). The purpose of the present study was to examine the female exerciser stereotype in light of both culture and individual acculturation. Participants (N = 510) read a vignette describing a female exerciser, and rated the target on personality and physical attributes before completing the Vancouver Index of Acculturation (Ryder et al., 2000). Results revealed no significant differences between White (n = 340) and non-White (n = 170) participants on ratings of personality and physical attributes (ps > .05). However, it was found that those who were more acculturated with mainstream Canadian culture rated the target higher on physical and personality attributes compared to those who were less acculturated to mainstream culture (ps < .05). Findings indicate that mainstream acculturation may be a more important factor when forming impressions of exercisers than an individual’s culture.Acknowledgments: Social Sciences and Humanities Research Council
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».