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Enregistrement W3093982419 · doi:10.1186/s40359-020-00472-8

A qualitative study of microaggressions against African Americans on predominantly White campuses

2020· article· en· W3093982419 sur OpenAlexafffund
Monnica T. Williams, Matthew D. Skinta, Jonathan W. Kanter, Renée Martin‐Willett, Judy Mier-Chairez, Marlena Debreaux, Daniel C. Rosen

Notice bibliographique

RevueBMC Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRacial and Ethnic Identity Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesInstitute of Neurosciences, Mental Health and AddictionCanada Research ChairsAmerican Psychological Foundation
Mots-clésWhite (mutation)PsychologyPsychological researchQualitative researchSocial psychologySociologyAnthropologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pierce's (The Black seventies: an extending horizon book, 1970) conception of "subtle and stunning" daily racial offenses, or microaggressions, remains salient even 50 years after it was introduced. Microaggressions were defined further by Sue and colleagues (Am Psychol 62:271, 2007), and this construct has found growing utility as the deleterious effects of microaggressions on the health of people of color continues to mount. Microaggressions are common on campuses and contribute to negative social, academic, and mental health outcomes. METHOD: This paper explores how Black college students' experiences correspond to or differ from the microaggression types originally proposed by Sue et al. (Am Psychol 62:271, 2007). Themes were identified from focus group data of students of color (N = 36) from predominately White institutions (PWIs) of higher learning (N = 3) using interpretative phenomenological analysis. RESULTS: We identified 15 categories of racial microaggressions, largely consistent with the original taxonomy of Sue et al. but expanded in several notable ways. New categories in our data and observed by other researchers, included categories termed Connecting via Stereotypes, Exoticization and Eroticization, and Avoidance and Distancing. Lesser studied categories identified included Sue et al.'s Denial of Individual Racism, and new categories termed Reverse Racism Hostility, Connecting via Stereotypes, and Environmental Attacks. DISCUSSION: While previous literature has either embraced the taxonomy developed by Sue and colleagues or proposed a novel taxonomy, this study synthesized the Sue framework in concert with our own focus group findings and the contributions of other researchers. Improving our understanding of microaggressions as they impact people of color may better allow for improved understanding and measurement of this important construct.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0180,013
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,238
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,293 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations67
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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