Perceptual Other-Race Training Reduces Implicit Racial Bias
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Implicit racial bias denotes socio-cognitive attitudes towards other-race groups that are exempt from conscious awareness. In parallel, other-race faces are more difficult to differentiate relative to own-race faces--the "Other-Race Effect." To examine the relationship between these two biases, we trained Caucasian subjects to better individuate other-race faces and measured implicit racial bias for those faces both before and after training. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: Two groups of Caucasian subjects were exposed equally to the same African American faces in a training protocol run over 5 sessions. In the individuation condition, subjects learned to discriminate between African American faces. In the categorization condition, subjects learned to categorize faces as African American or not. For both conditions, both pre- and post-training we measured the Other-Race Effect using old-new recognition and implicit racial biases using a novel implicit social measure--the "Affective Lexical Priming Score" (ALPS). Subjects in the individuation condition, but not in the categorization condition, showed improved discrimination of African American faces with training. Concomitantly, subjects in the individuation condition, but not the categorization condition, showed a reduction in their ALPS. Critically, for the individuation condition only, the degree to which an individual subject's ALPS decreased was significantly correlated with the degree of improvement that subject showed in their ability to differentiate African American faces. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: Our results establish a causal link between the Other-Race Effect and implicit racial bias. We demonstrate that training that ameliorates the perceptual Other-Race Effect also reduces socio-cognitive implicit racial bias. These findings suggest that implicit racial biases are multifaceted, and include malleable perceptual skills that can be modified with relatively little training.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découle