A cross‐cultural investigation of children’s implicit attitudes toward White and Black racial outgroups
Notice bibliographique
Résumé
Initial theory and research examining children's implicit racial attitudes suggest that an implicit preference favoring socially advantaged groups emerges early in childhood and remains stable across development (Dunham, Baron, & Banaji, 2008). In two studies, we examined the ubiquity of this theory by measuring non-Black minority and non-White majority children's implicit racial attitudes toward White and Black racial outgroups in two distinct cultural contexts. In Study 1, non-Black minority children in an urban North American community with a large Black population showed an implicit pro-White (versus Black) bias in early childhood. Contrary to previous findings, the magnitude of this bias was lower among older children. In Study 2, Malay (majority) and Chinese (minority) children and adults in the Southeast Asian country of Brunei, with limited contact with White or Black peers, showed an implicit pro-White (versus Black) bias in early childhood. However, the magnitude of bias was greater for adults. Together, these findings support initial theorizing about the early development of implicit intergroup cognition, but suggest that context may affect these biases across development to a greater extent than was previously thought. A video abstract of this article can be viewed at: https://www.youtube.com/watch?v=vgQP8e4MSCk&feature=youtu.be.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».