“See, I’m not racist!”: Aversive Racism, Peer Pressure, and Blaming Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Abstract\nThis study examined how peer pressure influences participant’s attribution of blame to Black or White youth committing a crime. Participants read one of four scenarios in which a Black or White male (Kevin), who was or was not under peer pressure, stole a bicycle. To measure the amount of blame participants assigned to the adolescent, they completed a blame attribution inventory. Participants also completed a personality scale to measure their perceptions of the adolescent’s personal characteristics. To avoid being perceived as prejudiced, the researchers predicted participants would blame the White adolescent more than the Black adolescent for stealing the bicycle. Additionally, the researchers predicted that participants would blame the adolescent under peer pressure less than the adolescent not under peer pressure, regardless of race. Finally, the researchers hypothesized that participants would blame the Black adolescent less than the White adolescent in the presence of peer pressure. As predicted, participants blamed the White adolescent more than the Black adolescent, regardless of peer pressure and blamed the adolescent less when under peer pressure, regardless of race. Additionally, in the peer pressure condition, the White adolescent was blamed more than the Black adolescent. There was no interaction between the adolescent’s race and peer pressure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».