Whose family fits? Categorization and evaluation of same-sex and cross-race-parent families
Notice bibliographique
Résumé
As family structures diversify, attitudes towards “nontraditional” families (e.g., same-sex-parent and cross-race families) appear to be becoming more favorable. Despite more favorable attitudes, we propose that explicitly and implicitly people view nontraditional families as less family-like than traditional (i.e., heterosexual, same-race) families. We also propose that people will hold the behavior of nontraditional (vs. traditional) families to higher standards. In Study 1, participants explicitly rated nontraditional (vs. traditional) family photos as less family-like and as less loving. In Study 2, using a reaction-time measure, participants took longer to correctly categorize nontraditional (vs. traditional) families into the family category, suggesting that at an implicit level people have greater difficulty recognizing nontraditional families as “family.” In Studies 3 and 4, ambiguous (i.e., positive and negative) behavior licensed more harsh evaluations of a nontraditional family—but did not affect evaluations of a traditional family—relative to learning only positive family behavior. Despite survey data that suggest that people’s views of nontraditional families are becoming more favorable, our evidence indicates that people nonetheless harbor prejudice against certain family structures. Beyond documenting two biases against nontraditional families, this work highlights the need for prejudice researchers to examine meaningful levels of social identity, such as family units, that are intermediate between individuals and broad social classes.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».