Are Social Categories Alone Sufficient to Elicit an In-Group Advantage in Perceptions of Within-Person Variability?
Notice bibliographique
Résumé
Several studies (e.g., Bernstein et al., 2007) have demonstrated that social categorization in the absence of physical differences is sufficient to elicit recognition biases mimicking the other-race effect, thus suggesting that in-group biases alone underlie race-based deficits in face processing. If this is the case, then social categories alone should elicit an in-group advantage in another task that shows a strong benefit for own-race faces: a sorting task in which participants are asked to recognize the same identity across superficial changes (e.g., hairstyle, expression). Laurence et al. (2015) recently reported that when asked to sort images into piles representing different identities, participants sort photographs of two other-race identities into more piles than two own-race identities. In the present study, we examined whether this finding would replicate for faces that differed only in terms of social category. Caucasian participants (n = 48) were shown 40 photographs of two unfamiliar Caucasian identities (20 photographs/model) and asked to sort them into piles based on the number of identities they believed were present. Half of the participants were told that the faces were those of students currently attending their private university (a social in-group), whereas half were told that the faces were those of students currently attending a public university located out of province (a social out-group). Despite indicating that they strongly identified with their university affiliation, participants sorted the photographs into a comparable number of identities for in-group (M = 9.00, median = 8.50, range = 2-20) and out-group (M = 9.87, median = 9.50, range = 2-21) faces, p > .50, thus showing no in-group advantage in tasks examining perceptions of within-person variability. These results suggest that social categorical models of the other-race effect have limited explanatory power, as they cannot account for race-based biases in tasks outside of recognition memory. Meeting abstract presented at VSS 2016
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».