Racial microaggressions in U.S. and Canadian contexts: Identity, perceptions of severity and the use of mindset signalling to repair harm
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microaggressions are behaviours constituting indirect or unintentional discrimination, but little is known about how group identity affects perceptions of their harm. Canada and the United States have similar socio‐cultural backgrounds, but different socio‐political climates, with greater political polarisation and arguably stronger ties between politics and race in the United States (Pew research, 2020). Thus, the interplay between ethnic/racial identity (ERI), political identity, and perceived harm of microaggressions may differ across these countries. In a recent study of Canadians, perceived microaggression harm was associated with leftward political orientation rather than ERI. Here, we extend this work to a U.S. sample. In two experiments ( N = 99; N = 210), White participants and Participants of Colour rated the severity of microaggressions and reported their political orientation and the strength of their ERI. Microaggression severity ratings were associated with left‐leaning political orientation, regardless of ERI. In Experiment 2, vignettes in which the perpetrator of a microaggression sought reparation by signalling a “reparatory open‐mindedness” reduced severity ratings compared to instances in which the source doubled down on the microaggression. Interestingly, the size of this reduction in perceived severity was smaller than for Canadian participants. Thus, perceived microaggression harm is governed by similar forces in Canada and the United States, but signalling mindset, while still effective, leads to smaller reductions in perceived harm in the United States. This could indicate differences in intergroup trust and polarization between these nations. This work underscores the role of political orientation in perceptions of microaggressions and highlights the efficacy of mindset signalling in mitigating their harm.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».