Social movement strategy (nonviolent vs. violent) and the garnering of third‐party support: A meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An emerging literature suggests that the success of social movements depends, partly, on their ability to garner support from third‐party groups. One factor that appears to predict support is social movements’ use of nonviolent (compared to violent) strategies to achieve their goals. However, this literature is not definitive. Herein, we report the results of a meta‐analysis of research that has assessed the effect of the use of nonviolence on third‐party support ( k = 16, N = 4598). A small‐to‐moderate positive effect was observed, d = 0.25. Additionally, research that used a control or baseline comparison group suggested that using nonviolent strategies marginally ( p = .090) increased people's willingness to help the movement ( d = 0.17) while adopting violent strategies did not increase or decrease people's willingness to help the movement ( d = −0.03). Publication bias was evidenced by bigger effect sizes of published (vs. unpublished) studies. Target (i.e., state vs. social issues) and location of the protest (i.e., domestic vs. foreign) were not significant moderators, whereas the context (i.e., real vs. hypothetical scenarios) was, although marginally. Results suggest that it behooves social movements to adopt nonviolent strategies if third‐party support is desired.
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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 | 0,017 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».