After Pierce and Sue: A Revised Racial Microaggressions Taxonomy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Harvard psychiatrist Chester Pierce’s conception of “subtle and stunning” daily racial offenses, or microaggressions, remains salient even 50 years after it was introduced. Microaggressions were defined further by Sue and colleagues in 2007, and this construct has found growing utility as the deleterious effects of microaggressions on the health of people of color continues to mount. Many studies seek to frame microaggressions in terms of a taxonomic analysis of offender behavior to inform the assessment of and interventions for the reduction of racial microaggressions. This article proposes an expansion and refinement of Sue et al.’s taxonomy to better inform such efforts. We conducted a review of published articles that focused on qualitative and quantitative findings of microaggressions taxonomies ( N = 32). Sixteen categories of racial microaggressions were identified, largely consistent with the original taxonomy of Sue et al. but expanded in several notable ways. Building on our prior research, other researchers supported such new categories as tokenism, connecting via stereotypes, exoticization and eroticization, and avoidance and distancing. The least studied categories included the denial of individual racism from Sue et al., and newer categories included reverse-racism hostility, connecting via stereotypes, and environmental attacks. A unified language of microaggressions may improve understanding and measurement of this important construct.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle