Exploring dual gender typicality among young adults in the United States
Notice bibliographique
Résumé
The goal of the current study was to better understand the development of gender typicality in young adulthood by applying the dual-identity approach to gender typicality, previously developed with children, to a university sample. Participants ( n = 215, M age = 20.20 years; 62% female) were asked to rate their perceived similarity to both own- and other-gender peers. They also completed questionnaires assessing sexist attitudes, internalized sexualization (females), adherence to male-typed behaviors in the context of interpersonal relationships (males; adherence to physical toughness and restrictive emotional expressivity), gender-based relationship efficacy, friendships, self-esteem, social self-efficacy, and social anxiety. Results indicated that self-perceived gender typicality involves comparisons to both gender groups, and that meaningful typologies can be created based on similarity to own- and other-gender groups. As with children, results indicated that identifying with one’s own gender was advantageous in terms of low social anxiety and relationships with own-gender peers. For adults who identified with both own- and other-gender peers, we identified additional social benefits (i.e., efficacy and friendships with other-gender peers). Further, we identified a downside to own-gender typicality: individuals who identified only with their own gender had more sexist attitudes than those who identified with the other gender. Findings support the viability of the dual-identity approach in young adults, and have implications for researchers assessing gender typicality across development.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».