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Enregistrement W3111850786 · doi:10.1111/bjso.12431

Tweeting about sexism motivates further activism: A social identity perspective

2020· article· en· W3111850786 sur OpenAlexaff
Mindi D. Foster, Adrianna Tassone, Kimberly Matheson

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Social Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media and Politics
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of OttawaWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollective actionSocial psychologySocial identity theorySilencePsychologySocial mediaPerspective (graphical)Social activismIdentity (music)Action (physics)FeminismMediationCollective identitySocial movementSocial identity approachSocial groupSociologyGender studiesPolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Women, more so than men, are using social media activism to respond to sexism. However, when they do, they are also faced with gendered criticisms 'hashtag feminism' that may instead serve to silence them. Based on social identity theory, this research examined how women's social media activism, in response to sexism, may be a first step towards further activism. Two studies used a simulated Twitter paradigm to expose women to sexism and randomly assign them to either tweet in response, or to a no-tweet control condition. Both studies found support for a serial mediation model such that tweeting out after sexism strengthened social identity, which in turn increased collective action intentions, and in turn, behavioural collective actions. Study 2 further showed that validation from others increases the indirect effect of tweeting on behavioural collective action through collective action intentions, but group efficacy did not moderate any indirect effects. It was concluded that social media activism in response to sexism promotes an enactment of women's social identity, thereby mobilizing them to further action.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,261
Score d'incertitude au seuil0,869

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,350 · 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 tête enseignante, 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

Citations32
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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