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Enregistrement W4254297975 · doi:10.31234/osf.io/d6zc7

Multilevel intergroup contact and anti-gay prejudice (explicit and implicit): Evidence of contextual contact benefits in a less visible group domain

2017· preprint· en· W4254297975 sur OpenAlexaff
Cara C. MacInnis, Elizabeth Page‐Gould, Gordon Hodson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensUniversity of TorontoBrock UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrejudice (legal term)Contact hypothesisPsychologySocial psychologyContact theoryContext (archaeology)WitnessEthnic groupSexual orientationSocial contactDevelopmental psychologySociologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intergroup contact at the individual level is robustly associated with lower prejudice, butintergroup contact occurs within a greater regional context. Multilevel examinations thus far have focused on interethnic contact, where both individual- and contextual-level contact are associated with lower explicit prejudice. Given that ethnicity is visible, two lingering questions concern whether (a) contextual contact effects only apply to visible outgroups and (b) contextual contact effects predict implicit prejudice in addition to explicit prejudice. In 2 studies, we tested these questions in the domain of sexual orientation. Individual- and contextual-level contact were simultaneously (uniquely) associated with lower implicit and explicit prejudice: individuals having more contact with gay men/lesbians were less prejudiced toward gay men/lesbians, and individuals living in areas with greater contact with gay men/lesbians were less prejudiced toward gay men/lesbians. It seems that people need not directly witness intergroup contact in their region for contextual contact effects to occur.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,293 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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