Inter-minority Relations: Factors Shaping Cognitive and Affective Intergroup Attitudes between Asian and Black Americans
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rising anti-Asian racism and the recent police killings of unarmed Black people have called attention to how Asian and Black Americans experience racism and how they perceive one another. Using data from a recent national sample of Asian (n = 1078) and Black Americans (n = 367), we explored socio-demographic (demographic, socioeconomic, political, and immigration) as well as group-relevant predictors of intergroup attitudes between Asian and Black Americans. Measures of intergroup attitudes included feelings of warmth and negative outgroup sentiment. Regression analyses showed that income, educational attainment level, employment status, immigration status, gender, age, ethnicity, political ideology, and political party affiliation were significant socio-demographic predictors of Asian Americans’ attitudes toward Black Americans. In contrast, only age and ethnicity emerged as significant socio-demographic predictors of Black Americans’ attitudes toward Asian Americans. The explanatory power of beliefs about group relations–such as endorsement of zero-sum, nationalist, and oppressed minority ideologies–as well as the degree of intergroup contact was quite strong for predicting intergroup attitudes for both groups. The findings reveal the complexity behind Asian-Black intergroup dynamics and highlight pathways and barriers toward cultivating more positive attitudes and intergroup relations.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle