The relation of climate change denial with benevolent and hostile sexism
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ecofeminism purports that sexist ideology and climate change denial are related, as prejudice, and its desire for power and nonuniversalism, create a disregard for both. In three studies we examined the associations between hostile and benevolent sexism with climate change denial. The first study ( n = 270) demonstrated that hostile sexism explained unique variance in climate change denial over and above two strong predictors of prejudice and climate change denial, social dominance orientation and right‐wing authoritarianism. The second study ( n = 294) reports on the significant indirect effects of willingness to make sacrifices for the environment on the relation between hostile/benevolent sexism and climate change denial. The third and final study ( n = 514) found significant indirect effects of hostile and benevolent sexism, as well as willingness to make sacrifices for the environment, on the relation between power and climate change denial. Universalism demonstrated direct effects with climate change denial when benevolent sexism and willingness to make sacrifices for the environment were taken into account; direct and indirect effects were found when hostile sexism and willingness to make sacrifices for the environment were considered. Our findings provide support for a strong relation between hostile sexism and climate change denial and suggest underlying psychological processes that may represent paths through which climate change attitudes could be indirectly modified.
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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 | 0,000 |
| 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 ».