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Enregistrement W4306874324 · doi:10.3389/fpubh.2022.902374

Social position and economic system justification in Canada: Implications for advancing health equity and social justice from an exploratory study of factors shaping economic system justification

2022· article· en· W4306874324 sur OpenAlexafffundabout
Kiffer G. Card, Kirk J. Hepburn

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesCanadian Foundation for AIDS Research
Mots-clésSystem justificationEquity (law)Health equitySocioeconomic statusEthnic groupSocial psychologySocial determinants of healthPsychologyLegitimacyMedicineEconomicsPolitical scienceHealth careEconomic growthEnvironmental healthPopulationLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Many socio-economic reforms that could reduce health disparities are not implemented because people justify existing systems and fear changes thereto. This study aimed to identify socio-demographic factors associated with system justifying beliefs to better understand how they are maintained in Canada. In doing so, we hypothesized that (1) systems justification is a default cognitive position, buttressed by the palliative benefits of system-justification, (2) lack of success in a given system generally motivates people to doubt the legitimacy of that system, and (3) system-justifying beliefs are rejected only when the costs of doing so are low enough and/or the benefits are high enough to outweigh the innate needs-fulfillment benefits of system-justification. Methods: paid social media advertisements. Multivariable regression models identified factors associated with Economic System Justification Scale (ESJS) scores. Explanatory variables included demographic measures of social position, self-rated health, and patterns of social inclusion. Results: Among 2,619 participants, system-justifying beliefs were wide-spread, with the average level of support across ESJS scale items exceeding 50%. Lower ESJS scores were associated with worse health, more loneliness, and lower socioeconomic status. Despite the pattern that marginalization erodes system-justification, several historically marginalized characteristics (e.g., non-white ethnicity and non-binary gender) were associated with relatively high system-justification, compared to matching privileged characteristics (e.g., white ethnicity; masculine gender). Conclusion: Supporting our hypotheses, we identify a general trend that social marginalization is associated with less system-justification. Those benefitting from the status quo (e.g., healthier, wealthier, less lonely) were more likely to hold system-justifying beliefs. However, some groups who are disadvantaged within the existing system reported higher system-justification-suggesting that system oppression may be a key moderator of the effect of social position on system justification.

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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0100,004
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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