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Enregistrement W4408958506 · doi:10.1080/00380253.2025.2482656

Femininity, LGBTQ Identity, and Paranormal Belief: Doing Gender and Religious Individualism

2025· article· en· W4408958506 sur OpenAlexaff
Tony Silva, Dan Cassino

Notice bibliographique

RevueSociological Quarterly · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Spirituality, and Psychology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParanormalFemininitySociologyIdentity (music)Gender studiesIndividualismReligious identityMasculinityGender identityHuman sexualitySocial psychologyPsychologyAestheticsReligiosityPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How are gender and sexuality related to belief in the paranormal? Study 1 uses a probability sample of New Jersey residents (n = 813) to run an experiment in which respondents reported their level of belief in astrology, ghostly hauntings, the Jersey Devil, and two political conspiracy theories. Half of respondents were primed to think about their gender prior to answering these questions. Women, but not men, who were primed were substantially more likely to report belief in all three paranormal items, but not the political conspiracies. LGB women were more likely than their straight counterparts to report belief in ghostly hauntings and the Jersey Devil. To confirm these findings, Study 2 used a probability sample of the entire US (n = 806) and included a broader measure of LGBTQ identity. Similarly to the first study, LGBTQ people were more likely to believe in astrology and ghostly hauntings. While the mechanisms behind these relationships require further study, prior work leads us to believe that “doing” femininity for some women involves reporting belief in (or being less likely to reject) the paranormal, whereas LGBTQ people are more likely to report paranormal belief due to social unconventionality and religious individualism.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,329 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
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