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Enregistrement W2162896574 · doi:10.1111/j.1751-9004.2011.00390.x

How Stereotypes Stifle Performance Potential

2011· article· en· W2162896574 sur OpenAlexafffund
Toni Schmader, Alyssa Croft

Notice bibliographique

RevueSocial and Personality Psychology Compass · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaCanada Research ChairsUniversity of Arizona
Mots-clésPsychologyStereotype threatSituational ethicsCognitionSocial psychologyFeelingCognitive psychologyTask (project management)Interpretation (philosophy)Psychological interventionStereotype (UML)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In academic and organizational domains, performance measures are often used to assess achievement or aptitude. When certain groups of people systematically underperform on such measures, a common interpretation is that the groups differ in inherent ability. However, social psychological research over the past 15 years has documented a phenomenon called stereotype threat whereby subtle situational reminders of negative stereotypes can stifle the performance of those who are targeted by them. In this article, we review research aimed at understanding the sequence of cognitive and affective processes that underlie these situationally‐induced performance impairments. We review evidence that being the target of negative stereotypes cues self‐uncertainty and a physiological stress response, engages more explicit monitoring of one’s performance, and efforts to regulate unwanted negative thoughts and feelings. Alone or in concert, these extra‐task processes hijack cognitive resources needed for successful performance. Armed with the knowledge of these mediating mechanisms, we then review evidence from both field and laboratory based research demonstrating that gender and racial gaps in achievement can be alleviated if not eliminated through creative and often subtle interventions that diffuse the pernicious effects that stereotypes can have.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,468
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,192
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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