The Elephant in the Room: The Often Neglected Relevance of Speciesism in Bias Towards Ethnic Minorities and Immigrants
Notice bibliographique
Résumé
The area of intergroup bias and, specifically attitudes towards ethnic minorities and/or immigrants, has received a great amount of investigation by (cross-cultural) psychologists, spanning many theories and perspectives (Hewstone et al., 2002). However, one perspective rarely taken in mainstream psychology is one that acknowledges the inter-linkage of bias towards ethnic minorities and/or immigrants and that towards non-human animals (NHAs), despite relatively substantial literature outside of psychology emphasizing it (Singer, 2002). In the present paper, we draw from relevant literature outside and inside of psychology that speaks to the connectivity between attitudes towards marginalized human outgroups and NHAs, focusing on the mechanism of dehumanization in intergroup bias. We also shed light on more recent psychological research, specifically the Interspecies Model of Prejudice (IMP; Costello & Hodson, 2010; Costello & Hodson, 2014a; 2014b) as an example on how psychological research could incorporate speciesism into the discussion of intergroup bias. It is hoped that highlighting the existing rare, yet valuable, research endeavours within psychology inspires further engagement from psychologists interested in cross-cultural, intersectional, and diversity research in order to help better the lives of both marginalized human outgroups and NHAs.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,030 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».