Model Victims of Hate: Victim Blaming in the Context of Islamophobic Hate Crime
Notice bibliographique
Résumé
Prior research has explored victim blaming in the context of hate, often depicting hate crime victims as relatively passive recipients of harassment and violence. In reality, victims often do engage with their perpetrators, and the present research explored the effect that victim behavior might have on observer reactions to Islamophobic hate crimes. Participants completed a measure of Islamophobia and read a scenario in which a White man verbally harassed a victim in the park before physically assaulting him. We manipulated both the victim's identity (White or South Asian Muslim) and the victim's response to the perpetrator's verbal harassment (the victim either ignored the offensive comments, verbally reacted to them, or became physically confrontational). When the victim was portrayed as passive and nonresponding, the South Asian Muslim victim attracted lower victim blame, higher perpetrator blame, and increased certainty that the offense was a hate crime. As the victim's behavior became more aggressive, victim blaming increased and perpetrator blaming decreased, but only for the South Asian Muslim victim. It appeared that observers scrutinized the behavior of the South Asian Muslim victim in a way they did not for the White victim, such that sympathy toward the Muslim hate crime victim was tied to his "good behavior." We propose that observers hold expectations of the model hate crime victim, one who is a racialized, religious, or sexual minority who accepts harassment passively and with good behavior; deviation from this script results in a loss of sympathy and an increase in victim blaming. Finally, those higher in Islamophobia displayed reduced perpetrator blame, guilt, and sentences but greater victim blame when the crime targeted a South Asian Muslim as opposed to White victim.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».