When small acts are multiplied: Assessing everyday social justice behaviors
Notice bibliographique
Résumé
Using the Act Frequency Approach, we drew on majority White, U.S. samples to create a new measure of social justice behavior and examine its correlates. Although existing measures of social justice behavior focus on engagement in collective action, participants in Study 1 (n = 137) were encouraged to nominate and evaluate a broad set of acts relevant to their daily lives. The final 17-item Everyday Social Justice Behavior (ESJB) scale reflects a range of global and domain-specific actions rated as prototypical by both 53 undergraduate novices and 20 social justice experts in Study 2. Participants in studies 3 (n = 388) and 4 (n = 613) were then asked to rate how frequently they perform the items. As expected, women and sexual minorities, and those with left political orientation, engaged in more everyday social justice behavior. Moreover, those reporting more everyday social justice behavior also scored higher in structural attributions of social change, intersectional awareness, ratings of the importance of and confidence in taking action, openness to experience, extraversion, and empathy, while being lower in social dominance orientation, system justification, and the need for cognitive closure. In addition, those high in ESJB also reported more progressive activist engagement and intentions. Relations with activism were modest, suggesting social justice activism and ESJB are somewhat distinct forms of social justice behavior. This measure should be of broader use in similar (majority White) samples; the measure development process can also be used to assess such behaviors in other samples and contexts.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».