Perceptions of the Targets and Sources of COVID-19 Threat are Structured by Group Memberships and Responses are Influenced by Identification with Humankind
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to investigate which social groups are perceived as a threat target and which are perceived as a threat source during the COVID-19 outbreak. In a German sample (<em>N</em> = 1454) we examined perceptions of social groups ranging from those that are psychologically close and smaller (family, friends, neighbors) to those that are more distal and larger (people living in Germany, humankind). We hypothesized that psychologically closer groups would be perceived as less affected by COVID-19 as well as less threatening than more psychologically distal groups. Based on social identity theorizing, we also hypothesized that stronger identification with humankind would change these patterns. Furthermore, we explored how these threat perceptions relate to adherence to COVID-19 health guidelines. In line with our hypotheses, latent random-slope modelling revealed that psychologically distal and larger groups were perceived as more affected by COVID-19 and as more threatening than psychologically closer and smaller groups. Including identification with humankind as a predictor into the threat target model resulted in a steeper increase in threat target perception patterns, whereas identification with humankind did not predict differences in threat source perceptions. Additionally, an increase in threat source perceptions across social groups was associated with more adherence to health guidelines, whereas an increase in threat target perceptions was not. We fully replicated these findings in a subgroup from the original sample (<em>N</em> = 989) four weeks later. We argue that societal recovery from this and other crises will be supported by an inclusive approach informed by a sense of our common identity as human beings.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».