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Enregistrement W2790265140 · doi:10.1177/1368430217749881

How feeling connected to one’s own community can increase support for addressing injustice impacting outgroup communities

2018· article· en· W2790265140 sur OpenAlexafffund
Katelin H. S. Neufeld, Danielle Gaucher, Katherine B. Starzyk, Gregory D. Boese

Notice bibliographique

RevueGroup Processes & Intergroup Relations · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of WinnipegUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Psychological AssociationUniversity of Manitoba
Mots-clésFeelingInjusticeSocial psychologyPsychologyMediationSuperordinate goalsIdentity (music)Social identity theoryOutgroupPlace attachmentIngroups and outgroupsGovernment (linguistics)Social groupSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How can agents of social change increase public support for minority communities? In three studies, we demonstrate how heightened feelings of community connection can predict support for addressing injustice in minority communities. Community connection, when experimentally evoked (Study 1) or measured (Study 3), was associated with heightened support for the government addressing substandard conditions in an African American housing project (Studies 1 and 3) and Native American reservations (Study 1). Mediation analyses revealed that this effect emerges, at least in part, because of a heightened perceived value of all communities—not merely one’s own (Studies 1 and 3). One reason that stronger feelings of community connection lead to (Study 2) or are associated with (Study 3) greater valuing of communities is a strengthened superordinate community identity. We tested additional potential mediators of the community connection–support relationship; out-group identification mediated but outgroup attachment did not. Implications for social change are discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,265 · 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'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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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