Personality Traits and Common Ingroup Identity: Support for Refugee Policies Among Host Members
Notice bibliographique
Résumé
Türkiye, which has hosted the largest number of refugees in recent years, requires remedial intervention programs to facilitate adaptation and coexistence. The irony of harmony studies that guide these interventions seem incomplete due to limited sample characteristics and a lack of attention to personality traits. Hence, we aimed to explore relationships between personality traits, identification with common ingroup identity, and support for social policies toward refugees by sampling the advantaged majority and the disadvantaged largest minority in Türkiye across two correlational studies (Ntotal = 772). In Study 1, agreeableness, extraversion, openness, narcissism, and psychopathy were associated with support for positive social policies. On the other hand, neuroticism was linked with support for negative social policies. However, when identification with common ingroup identity was included in the model, the significance of personality traits in almost all models disappeared, indicating that only the prediction of identification with common ingroup identity remained. The findings of Study 2 replicated and extended the previous result by sampling disadvantaged group members. We suggest that it may be more effective to focus on intergroup variables rather than personality traits to strengthen support for refugee policies, as the overall findings pointed out.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».