I can see myself enjoying that: Using imagery perspective to circumvent bias in self-perceptions of interest.
Notice bibliographique
Résumé
People experience life satisfaction when pursuing activities that genuinely interest them. Unfortunately, cultural stereotypes (e.g., "science is not for girls") and preexisting self-beliefs can bias people's memories, thereby hindering their ability to identify the domains that they actually experience as interesting. The current experiments tested a novel method for circumventing this problem by manipulating visual imagery perspective as people recalled their experiences. Four experiments measured (or manipulated) participants' actual experience of interest as they completed a task; the experiments also measured (or manipulated) participants' self-beliefs about their interest in the domain. The experiments then manipulated imagery perspective as participants recalled their interest in the task. Prior research suggests that imagery from an actor's first-person perspective facilitates a bottom-up processing style, whereas imagery from an external third-person facilitates a top-down processing style (Libby & Eibach, 2011). Consistent with this account, across all 4 experiments, first-person imagery (vs. third-person) caused people's recall to be less biased by the top-down influence of their self-beliefs and better aligned with their past experienced interest. The final experiment demonstrated downstream consequences of these effects on female undergraduates' intentions to pursue future activities in a domain (STEM) that negative stereotypes typically might dissuade them from pursuing. Thus, the present results suggest that first-person imagery can be a useful tool to reduce the influence of biased self-beliefs, while increasing sensitivity to past bottom-up experiences during recall. Further, these results hold practical implications for reducing psychological barriers that can keep underrepresented individuals from pursuing interests in counterstereotypical domains. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».