How robust is the own-group face recognition bias? Evidence from first- and second-generation East Asian Canadians
Notice bibliographique
Résumé
There is mounting evidence that North Americans are better able to remember faces of targets who belong to the same social group, and this is true even when the social groups are experimentally created. Yet, how Western cultural contexts afford the development of this own group face recognition bias remains unknown. This question is particularly important given that recent findings suggest that first-generation East Asian Canadians do not show this bias. In the current research, we examined the own-group bias among first- and second-generation East Asian Canadians, who vary systematically in their exposure to and engagement in a Western cultural context, and tested mediators that could explain any difference. In Study 1, second-generation East Asian Canadians showed better memory for same-group (vs. other-group) faces. In Studies 2 and 3, as well as a meta-analysis of all three studies, we found some additional evidence that second-generation East Asian Canadians show better memory for same-group (vs. other-group) faces, whereas first-generation East Asian Canadians do not, but only when each cultural group was examined separately in each study, as no interaction with generational status emerged. In Study 2, and in a higher powered pre-registered Study 3, we also examined whether second- (vs. first-) generational status had a positive indirect effect on same-group face recognition through the effects of acculturation and perceived relational mobility in the immediate social environment, however this mediation model was not supported by the data. Overall, the results provide some additional evidence that the effect of mere social categorization on face recognition may not be as consistently found among East Asian participants.
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».