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Enregistrement W2891312688 · doi:10.1177/0261927x18799807

Intergroup Threat and the Linguistic Intergroup Bias: A Stress Biomarker Study

2018· article· en· W2891312688 sur OpenAlexafffundabout
Sinthujaa Sampasivam, Katherine A. Collins, Catherine Bielajew, Richard Clément

Notice bibliographique

RevueJournal of Language and Social Psychology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensConcordia University of EdmontonUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaConcordia University of Edmonton
Mots-clésOutgroupPsychologyIngroups and outgroupsAnxietyDerogationSocial psychologyThreatened speciesSelf-affirmationStressorBiomarkerDevelopmental psychologyClinical psychologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the physiological consequences of derogation. In the face of an ingroup threat, an opportunity to derogate the outgroup is associated with increases in salivary cortisol, a stress biomarker. These findings support the intergroup anxiety model, which suggests that following an anxiety-inducing threatening experience, outgroup evaluations can amplify emotional reactions and stress. In this study, we investigated whether threatened participants who derogated would show higher cortisol levels. Canadian undergraduates ( N = 169) read either a threatening or favourable passage about Canadians. They then engaged in either a linguistic intergroup bias (LIB) or control task. Salivary samples were collected prethreat, postthreat, and posttask. The results suggest that ingroup threat was associated with increases in cortisol levels. Threatened participants who displayed LIB showed higher cortisol levels than those who were threatened and did not show LIB. These findings illustrate the importance of incorporating a neuroscientific approach.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,884

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,362 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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