I Don't See Race (or Conflict): Strategic Descriptions of Ambiguous Negative Intergroup Contexts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite current societal trends to encourage diversity, individuals often avoid acknowledging race, and we suggest also conflict, because of concerns about appearing prejudiced. The present research investigated the use of racial color and conflict blind strategies in an ambiguous negative intergroup context. In three studies, we assessed whether people acknowledged race and conflict using a novel ambiguous context task. Study 1 demonstrated that when describing an intergroup interaction with a photograph of Black and White males bumping into one another, only 27% of participants used racial labels and approximately half (53%) mentioned conflict. In Study 2, when participants described two White males in the same situation, significantly fewer participants mentioned conflict compared to when the photograph depicted a Black and White male actor, but rates of mentioning race were not different. Finally, in Study 3, when participants were instructed to use race when describing the actors, they mentioned conflict significantly less than when they were free to avoid racial labels. These latter results suggest that although racial color blindness may be used to appear unbiased, when this strategy is unavailable, people may resort to not referencing intergroup negativity. Together these findings indicate that racial color and conflict blindness may work in conjunction as compensatory strategies to appearing nonprejudiced.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 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 ».