Perspective taking, blame, and prejudice: Does blame mediate the relationship between perspective taking and prejudice?
Notice bibliographique
Résumé
Perspective taking (PT) is the ability to understand the world from another person’s point of view. It plays an important role in fostering positive intergroup interactions and has been linked to reduced prejudice as well as shifts in attributions of blame (Galinsky & Ku, 2004; Wang et al., 2014). Specifically, it encourages people to consider situational factors contributing to a stranger’s actions, rather than blaming the individual themselves (Hooper et al., 2015; Hu et al., 2016). Together, this previous work suggests that greater PT is associated with lower levels of prejudice and reduced feelings of blame. However, some studies indicate that PT’s link to reduced prejudice is weaker when directed toward a target perceived as responsible for their circumstances (Adikaram & Kailasapathy, 2024; Batson et al., 1997). The current study investigates the relationship between trait-level PT and prejudice toward people living in poverty and examines how it is influenced by feelings of blame toward that same group. Specifically, we will conduct a mediation analysis to better understand whether PT’s effect on prejudice is influenced by feelings of blame when the target is perceived as blameworthy, as is often the case with people living in poverty, who are frequently viewed by society as responsible for their circumstances (Alcañiz-Colomer et al., 2024; Godfrey & Wolf, 2015). Our sample will consist of undergraduate students recruited from the University of British Columbia in Vancouver, Canada. Perspective taking, blame, and prejudice toward people living in poverty will be assessed using established and validated self-report measures administered through Qualtrics surveys (Babij et al., 2023; Clutterbuck et al., 2021; Crandall, 1994).
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».