Évolution des préjugés envers les personnes d'origine chinoise durant la COVID-19 : une étude longitudinale pancanadienne
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Les recherches suggèrent que les préjugés envers les personnes d’origine chinoise ont augmenté au cours des premiers mois de la pandémie de la COVID-19. L’étude présentée dans ce mémoire se base sur un premier postulat, selon lequel l’évolution des préjugés n’est pas univoque pour tous les individus. Le second postulat de cette étude établit que le contexte pandémique suscite des mécanismes psychologiques qui peuvent favoriser mais aussi contrer les préjugés. Le premier objectif vise à identifier l’hétérogénéité dans les trajectoires de préjugés. Le deuxième objectif vise à déterminer quelles catégories sociodémographiques sont associées aux différents groupes de trajectoires de préjugés (âge, genre, province de résidence, affiliation politique). Le troisième objectif vise à déterminer si les participants assignés aux différents groupes de trajectoires de préjugés diffèrent selon la menace économique et le statut identitaire. Une étude longitudinale a été conduite d’avril à décembre 2020 auprès d’un échantillon adulte représentatif de la population canadienne en vertu de l’âge, du genre et de la province de résidence (N = 3617). Les résultats suggèrent des trajectoires élevées et stables de préjugés ainsi que des trajectoires faibles et instables de préjugés. Les participants appartenant aux trajectoires élevées et stables rapportent une plus grande affiliation politique « de droite » et s’identifient à des groupes plus locaux. Les participants appartenant aux trajectoires faibles et instables rapportent une plus grande affiliation politique « de gauche » et s’identifient de manière plus globale et inclusive. Les résultats sont mitigés concernant l’âge et non significatifs concernant le genre, la province de résidence et la menace économique. Les implications théoriques et pratiques sont discutées.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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