The political solidarity measure: development and validation in University student samples
Notice bibliographique
Résumé
Political solidarity is often key to addressing societal inequities and injustice (Mallett, Huntsinger, Sinclair, & Swim, 2008; Scholz, 2009). Yet social psychology is without a common definition or comprehensive measure of this construct, complicating advancements in this burgeoning field. To address these gaps, across five computer-based studies of Canadian university student samples, I created and validated the Political Solidarity Measure (PSM). I conceptualized political solidarity as consisting of three factors: allyship with a disadvantaged outgroup, a connection to their cause, and a commitment to working with them to achieve social change. In Study 1, 1,594 participants completed the initial 30-item pool. A series of exploratory factor analyses, along with indices of factor retention (e.g., when m = 3, RMSEA.LB < .06, AIC Δi < 1), supported the three-factor model. I retained three items per factor to create the 9-item PSM used in subsequent studies. Confirming this factor structure, a three-factor model adequately fit data collected for Study 2 (N = 273; Robust RMSEA = 08; Robust CFI = .97); I thus retained the three-factor model. In Study 3 (N = 259), I found evidence of the PSM’s convergent validity (rs > |.19|, ps < .03), discriminant validity (rs < |.10|, ps > .23), and its medium-term (three to six month) retest reliability, r(254) = .62, p < .001. Study 4 (N = 130) also assessed retest reliability, but in the short-term (a three-week period), r(121) = .60, p < .001. Finally, I demonstrate the PSM’s predictive validity in Study 5 (N = 221). Controlling for modern racism, PSM scores predicted collective action intentions and behavior benefitting the outgroup: Participants who reported higher political solidarity donated more to the outgroup’s cause, β = .25, t(215) = 3.21, p = .002, and were more likely to agree to create a message of support, than not agree, b(SE) = 1.09 (0.27), p < .001, OR = 2.98, 95% CI [1.76, 5.05]. The PSM will enable measurement of political solidarity across issues and time, facilitate comparisons of interventions to shift political solidarity, and add to knowledge of intergroup relations and social change.
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 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 | 0,028 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».