The gendered nature of Muslim and Christian stereotypes in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Despite the increasing diversity of religious affiliations in the United States, little research has explored the nature and structure of religious stereotypes of Muslims in America. The present research explores the gendered dimensions of stereotypes of both Muslims and Christians, using a multimethod approach. In Study 1, participants engaged in visual representations of intersectional and superordinate identities using Venn diagrams and slider tasks. Study 2 elicited open trait listings for religious, gender, and intersectional groups, with the most common traits reported for each group. In a conceptual replication, Study 3 asked participants to rate each group for the applicability of the most common traits identified in Study 2. Across the three studies, we found clear and consistent support for intersectionality effects. Unique stereotypic traits were identified for each intersectional group that were not present in either religious or gender superordinate identity. Stereotypes of Christians as a superordinate group contained a balanced representation of Christian men and Christian women traits. In contrast, Muslim stereotypes were strongly influenced by androcentric assumptions, with approximately 80% of the traits ascribed to Muslims overlapping with those of Muslim men. In addition, Muslim women were rated as significantly different from both Muslims and Muslim men on all trait evaluations. This was not observed with Christians, who showed little differentiation by gender. This research provides a rare systematic analysis of the gendered nature of religious stereotypes of Christians and Muslims and contributes to the developing literature on intersectionality and prototypicality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».