Visualizing minimal ingroup and outgroup faces: Implications for impressions, attitudes, and behavior.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
More than 40 years of research have shown that people favor members of their ingroup in their impressions, attitudes, and behaviors. Here, we propose that people also form different mental images of minimal ingroup and outgroup members, and we test the hypothesis that differences in these mental images contribute to the well-established biases that arise from minimal group categorization. In Study 1, participants were assigned to 1 of 2 groups using a classic minimal group paradigm. Next, a reverse correlation image classification procedure was used to create visual renderings of ingroup and outgroup face representations. Subsequently, a 2nd sample naive to the face generation stage rated these faces on a series of trait dimensions. The results indicated that the ingroup face was significantly more likely than the outgroup face to elicit favorable impressions (e.g., trusting, caring, intelligent, attractive). Extending this finding, Study 2 revealed that ingroup face representations elicited more favorable implicitly measured attitudes than did outgroup representations, and Study 3 showed that ingroup faces were trusted more than outgroup faces during an economic game. Finally, Study 4 demonstrated that facial physiognomy associated with trustworthiness more closely resembled the facial structure of the average ingroup than outgroup face representation. Together, these studies suggest that minimal group distinctions can elicit different mental representations, and that this visual bias is sufficient to elicit ingroup favoritism in impressions, attitudes and behaviors.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle