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Enregistrement W2757164501 · doi:10.1177/1948550617732817

Does Reducing Implicit Prejudice Increase Out-Group Identification? The Downstream Consequences of Evaluative Training on Associations Between the Self and Racial Categories

2017· article· en· W2757164501 sur OpenAlexaff
Curtis E. Phills, Kerry Kawakami, Danielle Krusemark, John Nguyen

Notice bibliographique

RevueSocial Psychological and Personality Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrejudice (legal term)PsychologySocial psychologyPsychological interventionIdentification (biology)Race (biology)Intervention (counseling)Implicit attitudeDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present experiments were designed to investigate whether an intervention that targeted racial attitudes influenced not only prejudice but also self–Black associations. Because past research has demonstrated that people strive to build connections with favorable social categories, we predicted that positive evaluative training would increase identification with Blacks. Results from three studies provide evidence that practice in associating positive concepts with Blacks reduced implicit prejudice which in turn increased implicit self–Black associations. Notably, prejudice, in this case, had an intervening variable effect. Study 3 also investigated the impact of an alternative intervention that directly targeted self-associations rather than racial attitudes. Unlike evaluative training, associating the self with Blacks directly reduced both implicit prejudice and increased self–Black associations. These findings extend theorizing on the causal relationship between prejudice and out-group identification and provide important process information on how particular interventions reduce intergroup biases.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0110,016
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,313 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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