Notice bibliographique
Résumé
, Scott Lilienfeld critiqued the conceptual basis for microaggressions as well as the scientific rigor of scholarship on the topic. The current article provides a response that systematically analyzes the arguments and representations made in Lilienfeld's critique with regard to the concept of microaggressions and the state of the related research. I show that, in contrast to the claim that the concept of microaggressions is vague and inconsistent, the term is well defined and can be decisively linked to individual prejudice in offenders and mental-health outcomes in targets. I explain how the concept of microaggressions is connected to pathological stereotypes, power structures, structural racism, and multiple forms of racial prejudice. Also described are recent research advances that address some of Lilienfeld's original critiques. Further, this article highlights potentially problematic attitudes, assumptions, and approaches embedded in Lilienfeld's analysis that are common to the field of psychology as a whole. It is important for all academics to acknowledge and question their own biases and perspectives when conducting scientific research.
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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 | 0,058 | 0,201 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,018 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,033 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».