Mapping Ableism: A Two-Dimensional Model of Explicit and Implicit Disability Attitudes
Notice bibliographique
Résumé
Nondisabled people often experience a combination of negative and positive feelings towards disabled people. There are often large discrepancies between what nondisabled and disabled people view as positive treatment towards disabled people, with disabled people often viewing nondisabled people’s actions as inappropriate, despite nondisabled people believing they had good intentions. Since disability attitudes are complex, both explicit (conscious) attitudes and implicit (unconscious) attitudes need to be measured. Different combinations of explicit and implicit bias can be organized into four different categories: symbolic prejudice, aversive prejudice, principled conservative, and truly low prejudiced. To explore this phenomenon, we analyzed secondary explicit and implicit disability prejudice data from approximately 350,000 nondisabled people and categorized people’s prejudice styles according to an adapted version of Son Hing et al.’s (2008) two-dimensional model of racial prejudice. Findings revealed most nondisabled people were prejudiced in the aversive ableism fashion, with low explicit prejudice and high implicit prejudice. These findings mirror past research that suggests nondisabled people may believe they feel positively towards disabled people but actually hold negative attitudes which they disassociate or rationalize. Mapping the different ways ableism operates is one of the first of many necessary steps to dismantle ableism.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».