Notice bibliographique
Résumé
Racial biases exist in our society. These biases, when left unchecked, exert far-reaching adverse impacts at personal and societal levels in education, health care, employment, and justice. The preschool period is formative in the development of racial bias. Until the present thesis, it was unknown whether children at preschool-age would display racial biases against other-race people, and if yes, how to reduce them. In Chapter 2, I developed a child-friendly implicit racial bias test and found the early emergence of implicit and explicit racial biases among children as young as 3-years old. The same pattern was consistently found in three distinct cultures: China, Cameroon, and Canada. I also found that the level of racial bias was affected by perceived social status between own- vs. other-race and their level of contact with other-race members. It was the first set of studies that examine the phenomenon of racial bias in preschool-age children from various cultures. In Chapter 3, I developed a novel training method, referred to as individuation training, in which children practiced the process of treating other-race members as unique individuals rather than members of social groups. I provided the evidence that individuation training reduced implicit racial biases among children in China (Experiment 1) and Canada (Experiment 2), and that the training effects were sensitive to children’s exposure to racial diversity. In Chapter 4, I further examined the long-term effects of the novel individuation training method. I found that repeated individuation training reduced Chinese children’s implicit racial bias for the long term (60 days). Together, my thesis suggests that racial bias emerges early in preschool-age and training children to treat other-race members as unique individuals reduce implicit racial bias in both short and long terms.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».