‘I'm happy to own my implicit biases’: Public encounters with the implicit association test
Notice bibliographique
Résumé
The implicit association test (IAT) and concept of implicit bias have significantly influenced the scientific, institutional, and public discourse on racial prejudice. In spite of this, there has been little investigation of how ordinary people make sense of the IAT and the bias it claims to measure. This article examines the public understanding of this research through a discourse analysis of reactions to the IAT and implicit bias in the news media. It demonstrates the ways in which readers interpreted, related to, and negotiated the claims of IAT science in relation to socially shared and historically embedded concerns and identities. IAT science was discredited in accounts that evoked discourses about the marginality of academic preoccupations, and helped to position test-takers as targets of an oppressive political correctness and psychologists as liberally biased. Alternatively, the IAT was understood to have revealed widely and deeply held biases towards racialized others, eliciting accounts that took the form of psychomoral confessionals. Such admissions of bias helped to constitute moral identities for readers that were firmly positioned against racial bias. Our findings are discussed in terms of their implications for using the IAT in prejudice reduction interventions, and communicating to the public about implicit bias.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».