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Enregistrement W2170170189 · doi:10.1037/a0020971

Retraining attitudes and stereotypes to affect motivation and cognitive capacity under stereotype threat.

2010· article· en· W2170170189 sur OpenAlexaff
Chad E. Forbes, Toni Schmader

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality and Social Psychology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésStereotype threatPsychologyStereotype (UML)RetrainingAffect (linguistics)CognitionContext (archaeology)Social psychologyPsychological interventionDevelopmental psychologyAttitude changeCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a series of experiments, a retraining paradigm was used to test the effects of attitudes and stereotypes on individuals' motivation and cognitive capacity in stereotype-threatening contexts. Women trained to have a more positive math attitude exhibited increased math motivation (Study 1). This effect was not observed for men but was magnified among women when negative stereotypes were either primed subtly (Study 2) or indirectly reinforced (Study 3). Although attitudes had no effect on working memory capacity, women retrained to associate their gender with being good at math exhibited increased working memory capacity (Studies 3 and 4), which in turn mediated increased math performance (Study 4) in a stereotype-threatening context. Results suggest that although positive attitudes can motivate stigmatized individuals to engage with threatening domains, stereotypes need to be retrained to give them the cognitive capacity critical for success. Implications for interventions to reduce stereotype threat are discussed.

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)0,000
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 enseignants0,376
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations129
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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