Does perceived labor market competition increase prejudice between refugees and their local hosts? Evidence from Uganda and Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
We study whether perceptions of labor market competition negatively influence out-group attitudes between refugees and their local hosts using a survey vignette experiment conducted in urban and rural Ethiopia and Uganda. Our vignette consists of a short story about a fictional job-seeker in which we randomize the citizenship (refugee/national) and occupation (same as/different from respondent). Our estimates suggest that host attitudes are significantly more negative when the vignette character is a refugee in the same occupation. Such prejudice against the out-group is not confirmed among refugees. Exploring the context-dependency of our results, evidence suggests that negative attitudes towards refugees that are tied to perceived labor market competition largely manifest in contexts of limited refugee worker presence. Hence, perceived labor market competition contributes to prejudicial attitudes, but results suggest that these perceived threats do not necessarily coincide with experienced labor market competition between refugees and their hosts. Additional heterogeneity analysis based on prior contact and ethno-linguistic proximity provides suggestive evidence that cross-group interactions reduce the salience of perceived labor market competition as a driver of out-group prejudice in refugee settings. • We study how perceived job competition influences outgroup attitudes in Ethiopia and Uganda. • Results show that perceived job competition links to negative attitudes toward refugees. • Heterogeneity analysis shows results are driven by hosts competing with few refugees. • Ethnolinguistic proximity and prior contact reduce negative attitudes toward refugees.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».