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Enregistrement W4402995570 · doi:10.1177/08862605241280973

The Aggrieved Entitlement Scale: A New Measure for an Old Problem

2024· article· en· W4402995570 sur OpenAlexaff
Vasileia Karasavva, Jayme Stewart, Jaimie Reynolds, Adelle E. Forth

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Violence · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensCarleton UniversityMemorial University of NewfoundlandUniversity of British Columbia, Okanagan CampusKelowna General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntitlement (fair division)PsychologySocial psychologyHostilityXenophobiaCivilityEthnic groupRacismGender studiesSociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aggrieved entitlement (AE) refers to the defensiveness and hostility majority-group members feel toward the outgroup in response to a perceived threat of lost privileges. Over the last couple of years, AE has garnered a great deal of attention in the media as well as in the empirical literature because of its connection with extremism and violence against minority groups. Yet, to date, research quantifying and measuring the construct of AE is scant. In this paper, we aim to bridge this gap. Across two studies ( N 1 = 813; N 2 = 1,100) we explore the factor structure of the Aggrieved Entitlement Scale (AES) and examine its concurrent and divergent validity with related demographic, attitudinal, and personality factors. We found that the AES was positively correlated with racist attitudes, fear-based xenophobia, authoritarianism, sexism, transphobia, and sexual entitlement. We further found that it was negatively correlated with feminist attitudes, honesty-humility, and compassionate love. In both samples, scores were higher among men (vs. women) and heterosexual (vs. sexual minority) individuals. Finally, in contrast to our expectations, racial and ethnic minority participants scored higher in AE than White participants. Results from this work offer initial support for the use of the AES and call for more research into the topic.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,742
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,334 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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