Intergroup contact research in the 21st century: Lessons learned and forward progress if we remain open
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article presents the 2021 JSI special issue on intergroup contact, which we designed to offer a fresh outlook on a rapidly expanding literature on the antecedents, dynamics, and consequences of interactions between members of opposing groups in society—or intergroup contact. We start by discussing the results of a bibliographic search of intergroup contact research between 1937 and 2021 and organizing our analysis around two distinct phases of this research, as they are demarcated in volume and quality by Pettigrew and Tropp's landmark meta‐analysis in 2006. We then turn our attention to an overview of the 12 review and commentary articles contributing to the special issue, which reflect advancements in themes, methodologies, and analytics of the last 15 years of research. We argue that this second generation of research has effectively addressed influential and legitimate critiques of the literature and, as a result, led to a more complex and nuanced understanding of intergroup contact that can now be readily harnessed by social cohesion practitioners and policy makers to increase the efficacy of contact‐based interventions in society. We conclude by calling on a third generation of research on intergroup contact that fully harnesses diversity of ideas, peoples, and minds and keeps in close check unproductive dynamics that stifle scientific progress, and pose a threat to healthy and safe research communities. Together with the 50 diverse contributors of this special issue, we commit to making the intergroup contact research community, like the topic of intergroup contact itself, diverse and inclusive.
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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 | 0,098 | 0,151 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,021 |
| Communication savante | 0,023 | 0,042 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».