Do attitude functions and perceiver demographics predict attitudes towards asexuality?
Notice bibliographique
Résumé
Research indicates asexual individuals experience stigma. Addressing this phenomenon, this study examined attitude functions – experiential, social-expressive, ego-defensive, and value-expressive – in the prediction of attitudes towards asexuality. As well, demographic variables – participant gender, religiosity, and sexual orientation – were examined vis-à-vis asexuality attitudes. Herek’s Function of Attitudes Inventory assessed asexual attitude functions. General attitudes were assessed using the Attitude towards Asexuality scale, feeling thermometers, and semantic differential scales. Participants were asked to imagine developing a relationship with an asexual person; attitudes towards the asexual target were assessed by belief statements specific to the person, a feeling thermometer, and target-specific semantic differential items. On average, all asexuality attitudes measures were rated favourably. Men, religious individuals, and exclusively heterosexual participants were generally less positive in their asexual attitudes. While statistically significant, these demographic differences were quite weak. Participants generally denied the attitude functions as the basis for their asexuality attitudes. The ego-defensive attitude function was strongly predictive of all asexual attitudes measures. The value-expressive function was a significant but small multiple regression predictor of some asexual attitudes. Understanding attitudes towards asexuality would be advanced by further consideration of how the attitude serves the social perceiver.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».