Inequality in People's Minds
Notice bibliographique
Résumé
The extent of inequality that people perceive in the world is often a better predictor of individual and societal outcomes than the level of inequality that actually exists. As such, scholars from across the social sciences, including economics, sociology, psychology, and political science, have recently worked to understand individuals’ (mis)perceptions of inequality. Unfortunately, many researchers treat the process underlying such perceptions as a black box, focusing predominantly on lay people’s numeric estimates of inequality, and paying less attention to how people come to form these perceptions or what these perceptions mean to participants. In the current review, we draw on research in perception, cognition, and developmental and social psychology, to introduce a novel comprehensive framework for understanding individuals’ perceptions of inequality. We argue that subjective perceptions of inequality should be viewed as a process that unfolds across five interlinked and iterative stages. To form perceptions of the scope of inequality in society, people need to (1) have access to inequality cues in the world, (2) attend to these cues, (3) comprehend these cues, (4) process these cues (often succumbing to motivational biases), and (5) summarize these cues into a meaningful representation of inequality. Our framework highlights when and why lay people may misperceive the scope of inequality in society and provides a roadmap for research to examine how the processes in people's minds affect the outcomes researchers are ultimately interested in.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».