Dialectical thinking and fairness-based perspectives of affirmative action.
Notice bibliographique
Résumé
Affirmative action (AA) policies are among the most effective means for enhancing diversity and equality in the workplace, yet are also often viewed with scorn by the wider public. Fairness-based explanations for this scorn suggest AA policies provide preferential treatment to minorities, violating procedural fairness principles of consistent treatment. In other words, to promote equality in the workplace, effective AA policies promote inequality when selecting employees, and the broader public perceives this to be procedurally unfair. Given this inconsistency underlies negative reactions to AA policies, we argue that better preparing individuals to deal with inconsistencies can mitigate negative reactions to AA policies. Integrating theories from the fairness and cognitive styles literature, we demonstrate across 4 studies how dialectical thinking-a cognitive style associated with accepting inconsistencies in one's environment-increases support for AA policies via procedural fairness perceptions. Specifically, we found support for our propositions across a variety of AA policy types (i.e., strong and weak preference policies) and when conceptualizing dialectical thinking either as an individual difference or as a state that can be primed-including being primed by the framing of the AA policy itself. We discuss theoretical contributions and insights for policy-making at government and organizational levels. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,014 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,035 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».