Impact of Prejudice on Ethnic Ingroup and Outgroup Mental Representations
Notice bibliographique
Résumé
Dotsch et al. (2008) have shown that ethnic outgroup faces are perceived as less trustworthy and more criminal looking in the prejudiced mind. Since prejudice also involves favoritism towards the ingroup (Brewers, 1999), we hypothesized that not only the mental representations of outgroup faces are negatively biased in prejudiced individuals but also that their mental representations of ingroup individuals are positively biased. To reveal the prototypical representation of African-American (AA) and Caucasian (Ca) faces, we used Reverse Correlation (Mangini & Bierderman, 2004). On each trial, two stimuli (base face + and visual noise) were presented simultaneously on the screen, and the participant had to decide which one of the two was most typical of each ethnic group (i.e. AA or Ca). Thirty-seven participants underwent 500 trials for both ethnic representations, and completed an Implicit Association Test (IAT) to determine their level of prejudice against AA. Classification images (CI) representing prototypical AA or Ca faces were computed separately for each participant by averaging the noise patterns of the stimuli selected as most representative. Subsequently, twenty independent participants judged the level of trustworthiness, criminality, and successfulness displayed by the CI. For each judge and for each social judgment, a linear regression was performed on the IAT scores and the judges ratings of the CI. Subsequent t-tests on the regression coefficients showed that the more prejudiced a participant was, the less trustworthy [t(19)=4.44, p<.001] and potentially successful [t(19)=4.74, p<.001], and the more criminal looking [t(19)=-2.38, p<.05] their mental representations of AA were judged. Interestingly, the more prejudiced a participant was, the more trustworthy [t(19)=-4.02, p<.001] and potentially successful [t(19)=-4.17, p<.001] their representation of a Ca was judged. These results show that prejudice does not only bias the representation of the ethnic outgroup faces, but also those of the ingroup faces. Meeting abstract presented at VSS 2014
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».