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Enregistrement W4410918799 · doi:10.1177/02134748251335826

Intersectional stereotypes of race and migration status: unfolding the societal double standards towards Asian international students in Canada / <i>Estereotipos interseccionales de raza y situación migratoria: desvelando los dobles estándares sociales hacia los estudiantes internacionales asiáticos en Canadá</i>

2025· article· en· W4410918799 sur OpenAlexaffabout
Nigel Mantou Lou, Brandon J. Justus, Isabella Schopper

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Social Psychology Revista de Psicología Social · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRacial and Ethnic Identity Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRace (biology)Gender studiesSociologyPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Asian people are often perceived as a monolith, with the stereotypes of being competent but lacking warmth. This study examines how these racial stereotypes intersect with migration status by comparing perceived societal stereotypes towards Asian international and domestic students. Participants were 195 White students and 135 Asian students at a Canadian university. Results show that Asian students are generally perceived as more competent than warm, but Asian international students are consistently perceived as both less warm and less competent compared to their domestic counterparts. These negative stereotypes towards Asian international students are shared by both outgroup (White students) and ingroup (Asian students) members. Furthermore, among Asian students (but not White students), their endorsement of the model minority myth contributes to the societal double standards towards Asian international students. This study highlights how migration status and race jointly shape societal stereotypes, and that the model minority myth may perpetuate negative stereotypes of Asian international students. An intersectional approach incorporating immigration status offers insight into intergroup and intragroup dynamics.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,381 · 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'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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