Implicit math‐gender stereotype present in adults but not in 8th grade
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Traditional math-gender stereotypes suggest that boys/men are more likely to enjoy and succeed in mathematics while girls/women are more likely to enjoy and succeed at language arts subjects. The usefulness of implicit measures of math-gender stereotypes has been a subject of investigation in mainly the adult research literature. This is problematic, as adults have typically already made many important decisions about their academic and professional futures, thus making it unclear as to whether implicit attitudes about mathematics causally influence men and women's participation in STEM. Therefore, it is important to assess if the same kind of implicit and explicit stereotypes are found among adolescents who have yet to make many of these decisions. METHODS: A total of 196 eighth-grade students and 80 adults participated in this study. Participants completed both implicit and explicit self-report measures of math-gender stereotype attitudes, in addition to measures of math self-concept, verbal self-concept, as well as mathematical performance. RESULTS/CONCLUSIONS: We found that adolescent boys and girls reported either in-group favouritism or egalitarian attitudes towards math and language subjects. Adult participants reported more typical math-gender stereotypes on self-report measures. Adults also demonstrated a correlation between explicit and implicit measures of math-gender stereotype, which was not the case for adolescents. Implicit math-gender stereotype measures were not a reliable predictor of any other math-related variables among adults or adolescents. These results are discussed in terms of their implications for the potential usefulness of implicit measures of math-gender stereotypes for adolescents.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».