Notice bibliographique
Résumé
This study aims to identify how perceptions of racism in Canada are influenced by the consumption of American media. The current study hypothesized that: 1) individuals exposed to an American news story regarding racial discrimination (Group 1) would have a more favourable evaluation of Canada than those who were not exposed to the story (Group 2); 2) that participants who were people of colour (PoC) would have no significant differences in scores between the two groups, and; 3) that Canadians would overall rate Canada more favourably than America, but that this difference would be more pronounced in Group 1. Seventy-two (72) participants contributed data by completing one of two versions of a questionnaire, which had questions regarding satisfaction of one’s life in Canada, perceived ethnic diversity or acceptance in Canada, perceived racism in Canada, and a comparison between Canada and the USA. One version opened with a short vignette describing an example of racism that had recently occurred in America (Group 1; 47 questions), while the other version did not (Group 2; 46 questions). A 2x2x2 analysis of the data revealed that PoC and those with a different national affiliation exhibited lower scores of perceived diversity in Group 1 than Group 2. Caucasian participants evaluated Canada more favourably than America in Group 1, whereas PoC rated Canada better in Group 2. Limitations of this study included sample size, diversity of the sample, reliability of the scales, and self-selection/self-report biases. Future research should aim to rectify these limitations and further explore the significant differences present in this study.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».