Social identification with animals: Unpacking our psychological connection with other animals.
Notice bibliographique
Résumé
Our relations with other animals are ubiquitous in human life, yet the psychological structure of our connection with animals is just beginning to receive empirical attention. Drawing on theories of social identification and intergroup relations, we investigate the various ways that people identify with animals. Across 7 studies, we introduce the Identification with Animals Measure (IWAM) and uncover 3 dimensions by which humans identify with animals as a group: solidarity with animals, animal pride, and human-animal similarity. First, we establish the reliability, factorial structure, and predictive validity of the 3-factor IWAM. Next, we find that these factors predict a distinct set of attitudes and behaviors toward animals. Solidarity with animals is defined by feeling connected to other animals and is associated with more contact with animals (i.e., pets) and a greater desire to help animals and to engage in collective actions on their behalf, even if this implies withdrawing privileges to humans. Human-animal similarity is defined by the perception that animals share similarities with humans; this dimension is associated with increased moral concern for their welfare and a greater attribution of typically human traits to other animals. Finally, animal pride is defined by a direct recognition and positive endorsement of the social category that includes all animals, and is associated with viewing humans as more animal-like, and with more competitive and instrumental intergroup relations. The findings confirm that identification with animals is a multidimensional construct that is colored by the unique and complex nature of our relations with nonhuman animals. (PsycInfo Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».