From Foe to Friend: Exploring State-Led Destigmatization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We seek to understand the distinctive process of state-led category destigmatization, extending an emergent stream of research on category destigmatization that has so far focused on the efforts of stigmatized members of categories. When a category conflicts with a prevailing ideology, internal actors may face such substantial barriers to destigmatization that the state—often motivated by the pragmatic benefits of that category’s success—must take a proactive role in the effort. Focusing on an extreme case, we explore the revival of the private business category in China through a longitudinal case study. We develop a grounded process model that highlights the interplay among the state, category members, and the public as a framework for understanding this type of destigmatization process. Our model also addresses dynamics that can emerge within the state when political power is divided between category proponents and opponents with competing ideological stances. Our study highlights the need for the state to balance destigmatization efforts with maintaining legitimacy, prompting iterative strategic adjustments based on local feedback, evolving public opinion, and intrastate competition between political factions. Our findings show that such adjustments may be needed even in authoritarian states, which are typically more coercive. In addition, we find that states can effectively use backstage strategies (e.g., regulatory leniency) and frontstage strategies (e.g., legislative change) in complementary ways to advance destigmatization while safeguarding the state’s legitimacy. Finally, we show that starting a category destigmatization effort by emphasizing the category’s pragmatic values (prior to advocating for moral reevaluation of the category) can mitigate ideological conflict and increase chances of successful destigmatization.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| 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 découle