Inter-minority Relations: Factors Shaping Cognitive and Affective Intergroup Attitudes between Asian and Black Americans
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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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».