Understanding solidarity: the role of emotions and inclusive victim consciousness among gender and ethnic/racial groups in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Oppressive and discriminatory systems, laws, and policies impact people collectively over many generations, such as Indigenous Peoples in Canada. Reconciling such harms requires a collective effort from many within a society, meaning it is important to understand who is likely to be a source of support and why. Certain groups, such as women and racialized people, are especially likely to express solidarity, yet the underlying reasons for this may differ. In this dissertation, I examined how gender and ethnic/racial background relate to intergroup solidarity and the potential drivers of these relationships: inclusive victim consciousness and emotional responses to injustice. This project included three studies. First, to ensure that the measures I used were psychometrically robust, in Study 1, I developed multi-item scales that measured several emotional domains. In an online study, 280 university students learned about discrimination toward Indigenous Peoples in the child welfare system and then shared how they felt. Using factor analyses, I examined, identified, and retained items to develop scales that measure the domains of love, anger, sadness, feeling sorry, and hope. Further, configural invariance testing suggested the factor structure was similar between gender and ethnic/racial groups. Using these scales, in Study 2, I examined the relationships among gender, ethnicity/race, inclusive victim consciousness, emotions, and solidarity among 352 university students. In Study 3, I examined whether findings generalized in a diverse national sample of 612 adults from across Canada. Using t-tests, correlational analyses, and path analyses, the general pattern of results from Studies 2 and 3 suggest that (1) women express stronger emotions than men when they learn about injustice, and some feelings, such as empathy and feeling sorry, in turn, predict greater solidarity; (2) Racialized participants feel a greater sense of inclusive victim consciousness and in some circumstances, stronger emotions than White participants, which may, in turn, predict more solidarity; and (3) of all emotions, empathy is a particularly strong predictor of solidarity, whereas anger is not a significant predictor once other emotions are accounted for. I end with reflections on strengths and limitations, applying an Indigenous lens to quantitative research, and theoretical and applied considerations.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».