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Enregistrement W4307887070 · doi:10.1177/19485506221127487

Impact of National Pandemic Lockdowns on Perceived Threat of Immigrants: A Natural Quasi-Experiment Across 23 Countries

2022· article· en· W4307887070 sur OpenAlexfundno aff
Qing Han, Bang Zheng, N. Pontus Leander, Maximilian Agostini, Ben Gützkow, Jannis Kreienkamp, Maja Kutlaca, Edward P. Lemay, Wolfgang Stroebe, Michelle R. vanDellen, Jocelyn J. Bélanger

Notice bibliographique

RevueSocial Psychological and Personality Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundRijksuniversiteit GroningenYork UniversityNew York University Abu DhabiWayne State University
Mots-clésScapegoatingXenophobiaPsychologyPrejudice (legal term)ImmigrationSocial psychologyNatural experimentPandemicRelative deprivationPerceptionSituational ethicsDiseaseCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Political sciencePoliticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Xenophobia and anti-immigrant attacks rose during the COVID-19 pandemic, yet this may not be solely due to the disease threat. According to theories of frustration and scapegoating, situational obstructions and deprivation can motivate prejudice against outgroups. Using a global natural quasi-experimental design, this study tests whether the restrictiveness of national lockdowns can explain higher individual-level perceptions of immigrant threat. Data of 45,894 participants from 23 countries were analyzed. Both lockdown duration and lockdown severity were positively associated with individuals’ perceived threat of immigrants. The lockdown effects were independent of objective and subjective measures of disease threat, and there was no evidence that disease threat drives people’s prejudice toward immigrants. Subgroup analysis suggested the lockdown effects were reliable in Europe and the Americas, but not in Asia. These findings suggest a need to mitigate frustration and scapegoating when implementing lockdowns, and to distinguish the influence of societal restrictions from disease threat.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,550
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,387 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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