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Enregistrement W4220720101 · doi:10.1111/bjso.12537

Reductions in perceived COVID‐19 threat amid UK’s mass public vaccination programme coincide with reductions in outgroup avoidance (but not prejudice)

2022· article· en· W4220720101 sur OpenAlexaff
Rose Meleady, Gordon Hodson

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Social Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesLeverhulme Trust
Mots-clésOutgroupPrejudice (legal term)Social psychologyPsychologyPerceptionContext (archaeology)Ingroups and outgroupsSocial distanceDevelopmental psychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseInfectious disease (medical specialty)MedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It has long been proposed that perceptions of threat contribute to greater outgroup negativity. Much of the existing evidence on the threat–prejudice association in the real world, however, is cross‐sectional in nature. Such designs do not adequately capture individual‐level changes in constructs, and how changes in constructs relate to changes in other theoretically relevant constructs. The current research exploited the unique opportunity afforded by the mass COVID‐19 vaccination programme in the United Kingdom to explore whether reductions in pathogen threat coincide with reductions in outgroup prejudice and avoidance. A two‐wave longitudinal study ( N 1 = 912, N 2 = 738) measured British adult's perceptions of COVID‐19 threat and anti‐immigrant bias before and during mass vaccine rollout in the United Kingdom. Tests of latent change models demonstrated that perceived COVID‐19 threat significantly declined as the vaccine programme progressed, as did measures of outgroup avoidance tendencies, but not prejudiced attitudes. Critically, change in threat was systematically correlated with change in outgroup avoidance: those with greater reductions in perceived COVID‐19 threat were, on average, those with greater reductions in outgroup avoidance. Findings provide important and novel insights into the implications of disease protection strategies for intergroup relations during an actual pandemic context, as it unfolds over time.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,865
Score d'incertitude au seuil0,941

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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