The Aggrieved Entitlement Scale: A New Measure for an Old Problem
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».