More similarity if different, more difference if similar: Assimilation, colorblindness, multiculturalism, polyculturalism, and generalized and specific negative intergroup bias
Notice bibliographique
Résumé
The creation of a social climate where all ethnic groups can harmoniously coexist is a central challenge for many countries today. Should we emphasize similarities and common ground or, conversely, recognize that there are important differences between groups? The current study examined relations between diversity ideologies (assimilation, colorblindness, multiculturalism, polyculturalism) and generalized and specific intergroup bias (against Chechens, Belarusians, Uzbeks, Chinese, and Jews and Muslims) among ethnic Russians (N = 701). In Study 1, colorblindness (ignoring differences) and polyculturalism (emphasizing interconnectivity) were associated with lower generalized intergroup bias and lower bias against Chechens, Uzbeks, and Chinese, but not Belarusians. Bias against Belarusians was lower among those who endorsed multiculturalism (emphasizing differences). In Study 2, multiculturalism was associated with higher implicit bias when the target was a Chechen but in general more proximal variables (positive or negative contact experience and perceived group similarity) were more robust predictors of intergroup bias than diversity ideologies. In Study 3, colorblindness and polyculturalism were related to lower levels of fearful attitudes against Muslims. Colorblindness was also associated with lower levels of Antisemitism in contrast to multiculturalism that had an opposite association. We place these results in the context of cultural distance and existing cultural stereotypes about different groups among the majority of Russians. The strengths and weaknesses of each diversity ideology for the mainstream cultural group are discussed. The results of the current study suggest that the most fruitful strategy for mainstream cultural groups for maintaining harmonious intergroup relations in diverse societies might be that of optimal distinctiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».