Outgroup Prejudice from an Evolutionary Perspective: Survey Evidence from Europe
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the root causes of outgroup prejudice. The literature explains prejudice primarily as a result of the perception of threat or the lack of optimal intergroup contact. The literature also emphasizes that individuals who are prejudiced against one outgroup are more likely to be prejudiced against other outgroups as well. This study does not react to these established theories. Instead, it argues from an evolutionary social psychological perspective that the root cause of outgroup prejudice is an activated sense of distrust and caution. In ancestral environments, higher levels of distrust and caution helped humans better protect themselves and their offspring from outside dangers, especially that posed by other humans. Prejudice is thus a function of this general protective outlook rather than a function of the particular characteristics of outgroups. To test this hypothesis, the paper specifies six multilevel regression models and analyzes the factors that lead to prejudice against six salient minority groups: immigrants, Muslims, Jews, homosexuals, the Roma, and the people of different races. Data come primarily from the latest wave of the European Values Study, covering 43 European countries. In all six cases of outgroup prejudice, findings indicate a strong and consistent support for the proposed theoretical perspective.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».