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Enregistrement W2787528577 · doi:10.1108/edi-07-2017-0155

Denial of racism and the Trump presidency

2018· article· en· W2787528577 sur OpenAlexaff
Alison M. Konrad

Notice bibliographique

RevueEquality Diversity and Inclusion An International Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRacismRhetoricSociologySocial psychologyPoliticsCognitive reframingPrejudice (legal term)CriminologyPolitical scienceGender studiesPsychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to document the racist undertones of Donald Trump’s Presidential campaign rhetoric and draw implications regarding its impact on equality, diversity, and inclusion. Most contemporary individuals reject explicitly racist beliefs and strive to present themselves as having egalitarian attitudes toward other races and ethnicities. However, commonly held implicit biases toward historically marginalized racioethnic groups drive negative effect that is often unconscious and unacknowledged. Inconsistency between the conscious and unconscious aspects of contemporary racism generates a population of individuals who are uncomfortable with their attitudes, creating an opening for politicians willing to leverage racist rhetoric and gain support by resolving this inconsistency. Design/methodology/approach This paper applies social psychological theory and research to address the questions of what attracts otherwise non-racist individuals to racist-tinged rhetoric. The paper also provides theory-based interventions for reducing the attractiveness and impact of racist political campaigns. Findings Supporters of racist politicians resolve the conflict between their negative feelings toward racioethnic minorities and their espoused anti-racist views by distancing themselves from racist rhetorical content in three ways: by denying that racist statements or actions occurred, denying that the statements or actions are racist, and/or by denying responsibility for racism and its effects. These techniques provide supporters with validation from an authority that they can express their negative affect toward out-groups and still consider themselves to be good people and not racists. Practical implications Distancing from racism has allowed contemporary American extremists to reframe themselves as victims of closed-minded progressives seeking to elevate undeserving and/or dangerous out-groups at the in-group’s expense. Effective anti-racism techniques are needed to counter implicit biases in order to limit the attractiveness of extremist views. Implicit biases can be effectively reduced through training in counter-stereotypic imaging, stereotype replacement, and structured inter-group interaction. Effectively countering denial of the facts involves affirming the audience’s belief system while building skepticism toward the sources of misinformation. Social implications While countering racist politicians requires commitment, these efforts are essential for protecting the identity of the USA as a society striving toward equality, diversity, and inclusion. Originality/value By articulating the social psychological principles underpinning racist-tinged populist rhetoric, this paper explains the attractiveness of racist statements by politicians, which tends to be under-estimated.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0070,015
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,331 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations44
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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