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Enregistrement W4282962470 · doi:10.1080/19419899.2022.2090270

Associations between subcategories of disgust sensitivity and homonegativity: examining intergroup contact as a moderator

2022· article· en· W4282962470 sur OpenAlexaff
Ana Carolina de Barros, Bidushy Sadika, Terri A. Croteau, Melanie A. Morrison, Todd G. Morrison

Notice bibliographique

RevuePsychology and Sexuality · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisgustPsychologyModerationLesbianHomosexualitySocial psychologyDevelopmental psychologyClinical psychologyPsychoanalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study examined the associations between three forms of disgust sensitivity (i.e. moral, pathogen, and sexual) and homonegativity towards gay men and lesbian women, based on the behavioural immune system (BIS) theory. Two forms of homonegativity were assessed: old-fashioned (i.e. moral and religious objections to homosexuality) and modern (i.e. objections to homosexuality that are grounded in beliefs such as sexual minorities demand and receive ‘preferential’ treatment). Frequency and valence of contact with sexual minorities also was measured. An online survey was completed by 263 self-identified heterosexual participants, a majority of whom were White (n = 173) and cisgender women (n = 192). Sexual disgust was the strongest predictor of old-fashioned homonegativity towards lesbian women, and pathogen disgust was the only predictor of old-fashioned homonegativity against gay men. No measures of disgust were statistically significant predictors of modern homonegativity. Both frequency and quality of intergroup contact played a significant role in moderating different effects of sexual disgust on homonegativity. The limitations of this study and directions for future research are outlined.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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