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Enregistrement W4396809084 · doi:10.3389/frsps.2024.1347054

For the good of the party, for the good of the nation: ingroup projection can motivate support for political violence

2024· article· en· W4396809084 sur OpenAlexafffund
Maitland W. Waddell, Stephen C. Wright, Sven Waldzus, Grant A. Stebner

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Social Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRacial and Ethnic Identity Research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMitacsSimon Fraser University
Mots-clésPoliticsIngroups and outgroupsPolitical scienceProjection (relational algebra)PsychologySocial psychologyCriminologyLawComputer scienceAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Support for political violence in the United States appears to be growing. We outline a model that positions ingroup projection—seeing ingroup values as the shared values of a larger inclusive societal group—as a key psychological process through which identification with political ingroups (Democrats/Republicans) and with national superordinate categories (Americans) influence support for political violence. We tested this model in two studies. Study 1 ( N = 297) included original survey data collected during the 2016 US Presidential election, and analyses revealed that identification with Democrats or Republicans and identification with Americans both had positive indirect effects on support for political violence that were mediated by ingroup projection. Study 2 ( N = 642) provided a preregistered replication of these results using original data collected during the 2022 US Midterm Senate elections. These results provide insight into the psychological processes that underlie support for political violence in the United States and elucidate a generalizable model for understanding destructive intergroup behaviors in a variety of real-world intergroup contexts.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,908
Score d'incertitude au seuil0,798

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,356 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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