Differentiating between direct and indirect hate crime: Results from Poland
Notice bibliographique
Résumé
Inspired by individual-level research on direct and indirect as well as reactive and proactive aggression, this article proposes to differentiate direct and indirect types of hate crime. We use the largest hate crime database in Poland (N = 3,153 incidents) to analyze: (1) temporal trends in the relative prevalence of two types of hate crime; (2) the involvement of hate group-affiliated and non-hate group-affiliated perpetrators; and (3) the targeting of victims that are perceived to pose more of a symbolic (vs. more of a realistic threat) to the majority group. Results indicate that direct hate crime was more likely than indirect hate crime to be perpetrated by members and affiliates of hate groups, was more likely to target outgroups seen as posing symbolic rather than realistic threat to the majority group, and was also positively related to societal levels of negative intergroup attitudes and negatively related to unemployment. The findings also show that the two types of hate crime are differently predicted by factors indicative of the social and political climate of the country (e.g., unemployment, political preferences, xenophobia). Although the results were only obtained in one cultural context and will benefit from further validation, they provide very promising initial evidence for the predictive utility of distinguishing direct and indirect hate-crime.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».