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Enregistrement W4392623466 · doi:10.1177/10888683241232732

When People Do Allyship: A Typology of Allyship Action

2024· review· en· W4392623466 sur OpenAlexafffund
Lucy De Souza, Toni Schmader

Notice bibliographique

RevuePersonality and Social Psychology Review · 2024
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésTypologyDisadvantagedFeelingSocial psychologyAction (physics)AmbiguityDiversity (politics)PsychologyHarmInclusion (mineral)SociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Academic Abstract Despite increased popular and academic interest, there is conceptual ambiguity about what allyship is and the forms it takes. Viewing allyship as a practice, we introduce the typology of allyship action which organizes the diversity of ways that advantaged individuals seek to support those who are disadvantaged. We characterize allyship actions as reactive (addressing bias when it occurs) and proactive (fostering positive outcomes such as feelings of inclusion, respect, and capacity), both of which can vary in level of analysis (i.e., targeting oneself, one or a few other individuals, or institutions). We use this framework to profile six productive yet largely independent bodies of social psychological literature on social action and directly compare relative benefits and constraints of different actions. We suggest several future directions for empirical research, using the typology of allyship to understand when, where, and how different forms of allyship might succeed. Public Abstract Despite increased popular and academic interest in the word, people differ in what they believe allyship is and the forms it takes. Viewing allyship as a practice, we introduce a new way (the typology of allyship action) to describe how advantaged individuals seek to support those who are disadvantaged. We characterize allyship actions as reactive (addressing bias when it occurs) and proactive (increasing positive outcomes such as feelings of inclusion, respect, and capacity), both of which can vary in level (i.e., targeting oneself, one or a few other individuals, or institutions). We use this framework to profile six large yet mostly separate areas of social psychological research on social action and directly compare the relative benefits and limitations of different actions. We suggest several future directions for how the typology of allyship action can help us understand when, where, and how different forms of allyship might succeed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0050,016
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,300
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,236 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations74
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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