A System Justification Approach to Predicting Collective Action in the Contexts of the 2020 US Presidential Election and a University Name Change
Notice bibliographique
Résumé
<p>Collective action refers to actions taken on behalf of a person's group to improve the position of the group; such actions can be normative (peaceful) or non-normative (destructive) (Wright et al., 1990). The social identity model of collective action (SIMCA; van Zomeren et al., 2008) integrates three primary motivators of collective action: perceived injustice, perceived efficacy, and social identity. A modified model, the System Justification Model of Collective Action (Jost et al., 2017), integrates system justification into the SIMCA model. These models, and the collective action literature generally, have primarily focused on normative forms of collective action. Non-normative forms of collective action have been largely ignored. In the current dissertation, I extend the System Justification Model of Collective Action in three ways: 1) by incorporating non-normative collective action in the model; 2) by incorporating system-level, specifically positive (in addition to negative) system-level emotions; and 3) by examining the refined model across different political contexts and issue domains. This "Extended Model" is explored in three studies. In Study 1, a sample of 505 American residents completed an online study in the context of the presidential transfer of power from Donald Trump to Joe Biden, and the Capitol Hill Insurrection. In Study 2, 371 members of the Toronto Metropolitan University community completed the study in the context of attitudes about reconciliation with Indigenous Peoples in Canada, as well as their attitudes on the toppling of the Egerton Ryerson statue, the former namesake of the university. In Study 3, data from 191 participants was extracted from an open-ended question from Study 2 regarding participants’ attitudes toward the toppling of the Ryerson statue. The results replicate existing findings and present partial support for the extended system justification model of collective action.</p>
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».