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Enregistrement W3134432502 · doi:10.15353/cjds.v10i1.734

The Influence of Accessibility on Perceptions of People with Disabilities

2021· article· en· W3134432502 sur OpenAlexaffvenue
Julia K. Soetemans, Lynne M. Jackson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Disability Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensThe King's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPityPrejudice (legal term)PerceptionPsychologyFeelingPaternalismSocial psychologyCompetence (human resources)Disabled peopleApplied psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prejudice and discrimination against people with disabilities can be masked through seemingly benign expressions such as communications of pity and provision of unwanted help. Such forms of paternalism have been theorized to arise in response to social conditions that fail to highlight people’s competencies. Following this logic, the present study assessed how the accessibility of an environment shapes perceptions of competence of, and feelings of pity toward, people with disabilities. Undergraduate students (N= 111) read vignettes that described a person with one of three disabilities (related to mobility, sight or hearing) in either an accessible or an inaccessible environment and subsequently reported their perceptions of, and reactions to, the target person. In support of the hypothesis, non-disabled people viewed people with disabilities more positively in an accessible compared to an inaccessible environment. Specifically, they perceived disabled people as more competent and warm, and pitied them less, compared to in inaccessible or neutral (control) environments. The more positive responses to the disabled targets in accessible environments compared to inaccessible environments was largely consistent across disability types, although the deaf target was uniquely viewed as equally positive in the neutral (control) environment and the accessible one. These findings indicate that provision of appropriately accessible environments can be a tool of prejudice reduction.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,330 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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