Wuhan residents perceptions of prejudice and discrimination and the social categorization processes during and after the COVID-19 lockdown: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Although studies have focused on intergroup biases (e.g., discrimination) during the COVID-19 pandemic, little is known about the underlying mechanisms driving intergroup bias, specifically social categorization. In-depth interviews were conducted among 32 residents of Wuhan, P.R. China, during and after the initial COVID-19 lockdown (Jan-July, 2020). Interpretative phenomenological analysis (IPA) was applied to describe perceived prejudice and discrimination and the intergroup interaction processes. Results indicated that: (1) Wuhan residents’ interpretations of perceived prejudice and discrimination evolved over time, especially regarding views of the pandemic prevention measures; (2) intergroup contact, emotional factors and cognitive factors influenced individuals’ perceptions of prejudice and discrimination; (3) social categorization and integration processes underwent changes across different stages of the COVID-19 pandemic in Wuhan, encompassing the lockdown and reopening; (4) the group identity of recovered COVID-19 patients was easily solidified; (5) in the group integration process, emphasizing common attributes between groups, individualized media coverage and positive aspects of intergroup interactions weakened intergroup boundaries and promoted group integration. These results enrich existing knowledge about perceived discrimination and social categorization processes of a suddenly marginalized group through qualitative research methods.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».