Psychological and demographic predictors of support for marriage equality: An Australian survey
Notice bibliographique
Résumé
In 2017, the Marriage Amendment Act was passed, which made same-sex marriage (SSM) legal in Australia. Research has identified factors that predict support for SSM. However, cultural and political differences between countries where the majority of research has originated makes generalising findings to Australia difficult. The purpose of this study was to investigate demographic, personality, and social psychological factors as predictors of both attitudes toward SSM and response to the Australian Marriage Law Postal Survey, which preceded the amendment. A sample of Australian citizens (n = 259) over 18 completed an anonymous online survey measuring demographics, religiosity, political conservatism, beliefs about marriage and sexuality, and personality characteristics (including empathy, openness to experience, rightwing authoritarianism, social dominance orientation). A series of separate linear (for SSM attitudes) and logistic (for Postal Survey response) regression models were used to investigate predictors of SSM attitudes and Postal Survey response, which were highly correlated. A range of demographic, personality, and social factors significantly predicted SSM attitudes and support for the legalisation of SSM in Australia. Results suggested that fostering characterises such as empathy, openness to experience, and contact with LGBTI people may increase positive attitudes towards LGBTI people and SSM following the legalisation of marriage equality.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».