Reducing Objectification Could Tackle Stigma in the COVID-19 Pandemic: Evidence From China
Notice bibliographique
Résumé
Stigmatization associated with the coronavirus disease 2019 (COVID-19) is expected to be a complex issue and to extend into the later phases of the pandemic, which impairs social cohesion and relevant individuals' well-being. Identifying contributing factors and learning their roles in the stigmatization process may help tackle the problem. This study quantitatively assessed the severity of stigmatization against three different groups of people: people from major COVID-19 outbreak sites, those who had been quarantined, and healthcare workers; explored the factors associated with stigmatization within the frameworks of self-categorization theory and core social motives; and proposed solutions to resolve stigma. The cross-sectional online survey was carried out between April 21 and May 7, 2020, using a convenience sample, which yielded 1,388 valid responses. Employing data analysis methods like multivariate linear regression and moderation analysis, this study yields some main findings: (1) those from major COVID-19 outbreak sites received the highest level of stigma; (2) factors most closely associated with stigmatization, in descending order, are objectification and epidemic proximity in an autonomic aspect and fear of contracting COVID-19 in a controllable aspect; and (3) superordinate categorization is a buffering moderator in objectification-stigmatization relationship. These findings are important for further understanding COVID-19-related stigma, and they can be utilized to develop strategies to fight against relevant discrimination and bias. Specifically, reinforcing superordinate categorization by cultivating common in-group identity, such as volunteering and donating for containment of the pandemic, could reduce objectification and, thus, alleviate stigma.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».