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Enregistrement W2777214317 · doi:10.1177/1948550617746463

Changes in the Positivity of Migrant Stereotype Content

2017· article· en· W2777214317 sur OpenAlexaffabout
Danielle Gaucher, Justin Friesen, Katelin H. S. Neufeld, Victoria M. Esses

Notice bibliographique

RevueSocial Psychological and Personality Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of ManitobaUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeologySystem justificationStereotype (UML)Social psychologyPsychologyPower (physics)Competence (human resources)PoliticsMigrant workersContent (measure theory)Political science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Complementing well-established antecedents of anti-migrant opinion (e.g., threat), we investigated how system-sanctioned ideologies—that is, the collection of beliefs and values espoused by the government in power—are linked with migrant stereotypes. Using Canada as a case study, across three waves of national survey data ( N = 1,080), we found that system-sanctioned pro-migrant ideologies corresponded with (relatively) more positive migrant stereotype content (i.e., increases in perceived warmth and competence). Moreover, controlling for other political ideologies, increases in migrant stereotype positivity were linked to people’s motivation to justify their sociopolitical systems, suggesting that system-sanctioned ideologies may be especially likely to influence the positivity of migrant stereotypes when people are motivated to justify their sociopolitical systems.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,280
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,180 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations36
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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