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Enregistrement W2566280206

A Cross-Cultural Investigation of Minority and Non-White Majority Children's Implicit Attitudes Toward Racial Outgroups

2015· dissertation· en· W2566280206 sur OpenAlexaboutno aff
Meghan George

Notice bibliographique

RevueYorkSpace (York University) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyWhite (mutation)Implicit-association testImplicit attitudeMalayRacial biasDevelopmental psychologySocial psychologyImplicit biasContext (archaeology)Association (psychology)Ingroups and outgroupsCross-culturalPrejudice (legal term)Ethnic groupSocial cognitionCognitionRacismGender studiesPolitical scienceSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this research I aimed to increase our understanding of the early emergence of racial biases by examining the implicit racial attitudes of minority and non-White majority children in two cultures. In Study 1, minority children in Canada completed an Implicit Association Test to measure implicit racial attitudes. Young non-Black minority children held a pro-White (versus Black) implicit bias. However, unlike previous findings, the magnitude of bias was lower for older children. In Study 2, I examined the implicit attitudes of Malay (majority) and Chinese (minority) children and adults in Brunei with limited contact with White or Black peers. Children showed implicit pro-White and pro-Chinese (versus Black) biases by early childhood, but showed no pro-White (versus Chinese) bias. Together, these findings support theorizing about the development of implicit intergroup cognition (Dunham et al., 2008), but suggest that context can shape these biases to a greater extent than was previously thought.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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