Social Groups Prioritize Selective Attention to Faces: How Social Identity Shapes Distractor Interference
Notice bibliographique
Résumé
Human faces automatically attract visual attention and this process appears to be guided by social group memberships. In two experiments, we examined how social groups guide selective attention toward in-group and out-group faces. Black and White participants detected a target letter among letter strings superimposed on faces (Experiment 1). White participants were less accurate on trials with racial out-group (Black) compared to in-group (White) distractor faces. Likewise, Black participants were less accurate on trials with racial out-group (White) compared to in-group (Black) distractor faces. However, this pattern of out-group bias was only evident under high perceptual load-when the task was visually difficult. To examine the malleability of this pattern of racial bias, a separate sample of participants were assigned to mixed-race minimal groups (Experiment 2). Participants assigned to groups were less accurate on trials with their minimal in-group members compared to minimal out-group distractor faces, regardless of race. Again, this pattern of out-group bias was only evident under high perceptual load. Taken together, these results suggest that social identity guides selective attention toward motivationally relevant social groups-shifting from out-group bias in the domain of race to in-group bias in the domain of minimal groups-when perceptual resources are scarce.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».