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Enregistrement W2167681501 · doi:10.1002/job.1927

What makes affirmative action‐based hiring decisions seem (un)fair? A test of an ideological explanation for fairness judgments

2014· article· en· W2167681501 sur OpenAlexafffund
Jun Gu, Brent McFerran, Karl Aquino, Tai Gyu Kim

Notice bibliographique

RevueJournal of Organizational Behavior · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésMeritocracyAffirmative actionIdeologyOpposition (politics)Social psychologyPsychologyPositive economicsEconomicsPoliticsPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Studies show that Whites tend to show the lowest level of support for affirmative action (AA) policies. Opponents of AA often argue that this is because it violates principles of meritocracy. However, self‐interest (based on social identification with those adversely affected) could also explain their opposition. In three studies, we varied whether an Asian or White male is adversely affected by AA to test another explanation; namely, that Whites' fairness judgments are based on both the adversely affected person's race and the fairness evaluator's ideological beliefs. Although we found some support for the meritocratic explanation, this was not sufficient to explain why Whites view AA as (un)fair. Instead, we found strong support for our prediction that Whites who are opposed to equality perceive more unfairness when a White (vs. Asian) was harmed by AA, whereas Whites who endorse egalitarian ideologies perceive the opposite. This finding suggests that neither self‐interest nor meritocratic explanations can fully account for Whites' opposition to AA. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,272
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,316 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations21
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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