Predictably confirmatory: The influence of stereotypes during decisional processing
Notice bibliographique
Résumé
Stereotypes facilitate the processing of expectancy-consistent (vs expectancy-inconsistent) information, yet the underlying origin of this congruency effect remains unknown. As such, here we sought to identify the cognitive operations through which stereotypes influence decisional processing. In six experiments, participants responded to stimuli that were consistent or inconsistent with respect to prevailing gender stereotypes. To identify the processes underpinning task performance, responses were submitted to a hierarchical drift diffusion model (HDDM) analysis. A consistent pattern of results emerged. Whether manipulated at the level of occupational (Expts. 1, 3, and 5) or trait-based (Expts. 2, 4, and 6) expectancies, stereotypes facilitated task performance and influenced decisional processing via a combination of response and stimulus biases. Specifically, (1) stereotype-consistent stimuli were classified more rapidly than stereotype-inconsistent stimuli; (2) stereotypic responses were favoured over counter-stereotypic responses (i.e., starting-point shift towards stereotypic responses); (3) less evidence was required when responding to stereotypic than counter-stereotypic stimuli (i.e., narrower threshold separation for stereotypic stimuli); and (4) decisional evidence was accumulated more efficiently for stereotype-inconsistent than stereotype-consistent stimuli and when targets had a typical than atypical facial appearance. Collectively, these findings elucidate how stereotypes influence person construal.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».