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A challenging, yet highly accessible, introduction to discrimination law which highlights the major issues and asks how the right to equality can be made more effective. This edition includes expanded material on how jurisdictions formulate grounds of discrimination with thematic analysis on topics such as racism, sexism, and LGBTQ+ rights

AbstractThis article studies discrimination in a model in which promotions are used as signals of worker ability. The model can account for statistical and taste‐based discrimination. In the short run, a positive discrimination policy is beneficial for workers in the middle of the ability distribution, because these workers are promoted if and only if the policy is in place. Instead, workers of either high or low ability suffer from the policy. In the long run, the policy benefits all targeted workers. The model can explain empirical findings about the effects of a gender quota on the boards of Norwegian companies.

Erfahrungen mit und Einstellungen zu (struktureller) Diskriminierung

Die Studie hat im Wesentlichen zwei Ziele: Zum einen soll sie die Erfahrung von Menschen, die diskriminiert wurden, in den Fokus rücken und mögliche Strukturen und Mechanismen, die einer solchen Diskriminierungserfahrung zu Grunde liegen, identifizieren. Hier spielt auch der Umgang mit und die Reaktion auf die Benachteiligung eine zentrale Rolle.
Zum anderen sollen Einstellungen und Ansichten zu Diskriminierung in Deutschland und daraus abzuleitende Forderungen im Vergleich zwischen Betroffenen und nicht Betroffenen vergleichend untersucht werden. Hierzu werden nicht selbst Betroffene noch einmal unterschieden zwischen Menschen, die eine Diskriminierung anderer beobachtet haben und Menschen die weder als Betroffene, noch als Beobachtende mit Diskriminierung konfrontiert wurden.

Themen: Erfahrungen mit Diskriminierung in den letzten 3 Jahren (selbst, Menschen im persönlichen Umfeld, unbekannte Dritte); Grund der persönlich erlebten Diskriminierung.

Formen und Häufigkeit erlebter Diskriminierung: Häufigkeit der persönlichen Diskriminierung in ausgewählten Bereichen; Art der erfahrenen Benachteiligung (materielle Benachteiligung, soziale Herabwürdigung, körperliche Übergriffe).

Umgang mit und Folgen von Diskriminierung: Reaktion auf die Diskriminierungserfahrung; Auswirkungen der Diskriminierungserfahrung auf den Befragten persönlich; Bekanntheit von öffentlichen Hilfsangeboten und Anlaufmöglichkeiten; Wunsch nach bislang nicht bestehenden Hilfsangeboten (offen); Kenntnis der eigenen Rechte im Falle von Diskriminierung; Beurteilung eines Gesetzes gegen Diskriminierung; Bekanntheit rechtlicher Grundlagen: Allgemeines Gleichbehandlungsgesetz (AGG); Bewertung des AGG; Zeuge von Diskriminierung anderer; Gründe der Diskriminierung anderer; persönliche Reaktion bei Diskriminierung anderer; Gründe für die Unterstützung der benachteiligten Person.

Gesellschaftliche Dimension von Diskriminierung: geschätzte Verbreitung von Diskriminierung in Deutschland nach ethnischer Herkunft, Alter, Geschlecht und Geschlechtsidentität, religiöse Einstellung und Weltanschauung, sexuelle Identität, Behinderung oder chronische Krankheit; ; Vergleich der aktuellen Situation mit der vor fünf Jahren in Bezug auf die Verbreitung der vorgenannten Arten von Diskriminierung; wahrgenommene gruppenbezogene Diskriminierung aufgrund der Merkmale ethnische Herkunft (Migrationshintergrund), Alter, Geschlecht und Geschlechtsidentität, religiöse Einstellung und Weltanschauung, sexuelle Identität, Behinderung oder chronische Krankheit; mögliche Ursachen für Diskriminierung; Bewertung der Anstrengungen in Deutschland gegen Diskriminierung; Verantwortung für Handeln gegen Diskriminierung.

Politische Einstellungen und Erwartungen an Politik: Erwartungen an die Politik aufgrund verschiedener Aussagen zum Thema Diskriminierung; Politikinteresse; Institutionenvertrauen; Parteisympathie.

Lebensumstände und allgemeine Einstellungen: allgemeine Lebenszufriedenheit; Beurteilung der eigenen wirtschaftlichen Lage; Stereotype und Vorurteile gegenüber anderen Personen oder Gruppen (Behinderte, Homosexuelle, Person anderer ethnischer Herkunft, bzw. anderer Religion).

Demographie: Geschlecht; Alter (offen, gruppiert); Bildung; Bundesland; Erwerbstätigkeit; Ortsgröße; Haushaltsnettoeinkommen; feste Partnerin/ fester Partner; sexuelle Orientierung; Migrationshintergrund; Herkunftsland; Konfession bzw. Religionsgemeinschaft; Behinderung oder chronische Krankheit; Fremdzuweisung Gruppenzugehörigkeit.

Zusätzlich verkodet wurde: Befragten-ID; Gruppe Diskriminierungserfahrung (eigene, fremde, keine Diskriminierungserfahrung); Gewichtungsfaktor.

The paper forms part of the project 'GenderRace - The Use of Racial Anti-Discrimination Laws: Gender and Citizenship in a Multicultural Context', funded by the EU Seventh Framework Programme, Grant Agreement - SSH7-CT-2007-217237 ; Acknowledgement: The University of Malta would like to acknowledge its gratitude to the National Commission for the Promotion of Equality for their permission to upload this work on OAR@UoM. Further reuse of this document can be made, provided the source is acknowledged. ; This paper provides an introduction to the issue of multiple discrimination and the problems it presents in law. It analyses how the law in many European countries deals with cases of multiple discrimination. It will discuss the GendeRace Project, a project which aimed to evaluate the effectiveness of racial discrimination laws in a gender perspective, and some of its findings. This paper will also examine some alternative ways of addressing multiple discrimination in law and will give examples of good practice, some of which are based on the findings of the GenderRace project. The focus of the lessons that can be learned from these examples will be on the European Union level. ; peer-reviewed

Algorithmic identity politics reinstate old forms of social segregation—in a digital world, identity politics is pattern discrimination. It is by recognizing patterns in input data that artificial intelligence algorithms create bias and practice racial exclusions thereby inscribing power relations into media. How can we filter information out of data without reinserting racist, sexist, and classist beliefs? ; Clemens Apprich: Introduction Hito Steyerl: A Sea of Data: Pattern Recognition and Corporate Animism (Forked Version) Florian Cramer: Crapularity Hermeneutics: Interpretation as the Blind Spot of Analytics, Artificial Intelligence, and Other Algorithmic Producers of the Postapocalyptic Present Wendy Hui Kyong Chun: Queerying Homophily Clemens Apprich: Data Paranoia: How to Make Sense of Pattern Discrimination

Cover -- Title -- Copyright -- Contents -- Introduction -- Chapter 1 What Is Obesity? -- OVERWEIGHT OR OBESE? -- WHAT CAUSES OBESITY? -- MEAN GENES -- Chapter 2 What's the Big Deal? -- DISCRIMINATION: AN UGLY WORD -- HOW DO PEOPLE BECOME PREJUDICED? -- THE OBESE: THE LATEST VICTIMS -- Chapter 3 Whom Does Obesity Discrimination Hurt? -- DISCRIMINATE? WHO ME? -- DISCRIMINATION TEST -- Chapter 4 Obesity Discrimination and the Law -- DISCRIMINATION BY PROFESSIONALS -- DISCRIMINATION IN DAILY LIFE -- Chapter 5 The Effects of Obesity Discrimination -- WHAT ARE PEOPLE DOING ABOUT OBESITY DISCRIMINATION? -- Speaking Out -- Accepting Ourselves -- Fighting for Rights -- WAYS YOU CAN DEAL WITH WEIGHT DISCRIMINATION -- TEN GREAT QUESTIONS TO ASK A DOCTOR -- WHAT NOW? -- Glossary -- For More Information -- Web Sites -- For Further Reading -- Bibliography -- Index -- About the Author -- Photo Credits

Cover -- Title Page -- Copyright -- Contents -- INTRODUCTION -- Chapter 1: WHAT IS CLASS DISCRIMINATION? -- Chapter 2: WHAT IMPACT DOES CLASSISM HAVE? -- Chapter 3: HOW ARE PEOPLE DISCRIMINATED AGAINST? -- Chapter 4: TAKING A STAND AGAINST CLASSISM -- Chapter 5: ENDING CLASSISM IN YOUR EVERYDAY LIFE -- GLOSSARY -- FOR MORE INFORMATION -- FOR FURTHER READING -- BIBLIOGRAPHY -- INDEX -- Back Cover

Why are women and people of color under-represented in U.S. politics? I offer a new explanation: strategic discrimination. Strategic discrimination occurs when an individual hesitates to support a candidate out of concern thatotherswill object to the candidate's identity. In a series of three experiments, I find that strategic discrimination exists, it matters for real-world politics, and it can be hard to overcome. The first experiment shows that Americans consider white male candidates more electable than equally qualified Black and white women, and to a lesser extent, Black men. These results are strongly intersectional, with Black women rated less electable than either Black men or white women. The second experiment demonstrates that anti-Trump voters weigh Democratic candidates' racial and gender identities when deciding who is most capable of beating Donald Trump in 2020. The third experiment finds that while some messages intended to combat strategic discrimination have no effect, diverse candidates can increase their perceived electability by showing that they have a path to victory. I conclude by arguing that strategic discrimination is especially salient in contemporary U.S. politics due to three parallel trends: increasing diversity among candidates, growing awareness of sexism and racism, and high levels of political polarization.