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Enregistrement W4290722131 · doi:10.1002/ejsp.2895

Social dominance and anti‐immigrant prejudice: A cross‐national and prospective test of the mediating role of assimilation, multiculturalism, colour blindness, and interculturalism

2022· preprint· en· W4290722131 sur OpenAlexaffabout
Robin Wollast, Adrian Lüders, Armelle Nugier, Kamilla Khamzina, Roxane de la Sablonnière, Serge Guimond

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Social Psychology · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésInterculturalismImmigrationMulticulturalismDominance (genetics)Prejudice (legal term)Social psychologySociologyCultural assimilationGender studiesPsychologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Decades of research have shown that social dominance orientation (SDO) is one of the most important predictors of anti‐immigrant attitudes. However, the mechanisms through which SDO can explain prejudice have been studied insufficiently. Using rich and diverse samples from France and from the province of Québec in Canada, the present research provides a cross‐national ( N = 1,852) and prospective ( N = 534) analysis of a theoretical model in which the dimensions of SDO are indirectly predicting anti‐immigrant prejudice via the intergroup ideologies of assimilation, multiculturalism, colour blindness and interculturalism. Results showed that interculturalism, a hierarchy‐attenuating ideology was found to be a robust mechanism to explain the subtle effects of SDO‐E on anti‐immigrant prejudice whereas assimilation, a hierarchy‐enhancing ideology was playing a more important role to explain direct and blatant effects of SDO‐D on prejudice. The two most studied diversity approaches, multiculturalism and colour blindness, were largely redundant once interculturalism was considered. This pattern occurred in both France and Québec hence, favouring the context‐independent pathway.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,815
Score d'incertitude au seuil0,650

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,326 · 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 tête enseignante, 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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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