Évolution des préjugés envers les personnes d'origine chinoise durant la COVID-19 : une étude longitudinale pancanadienne
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Bibliographic record
Abstract
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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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it