Children’s spontaneous associations with targets who differ by race and emotional expression.
Notice bibliographique
Résumé
Across three studies, we examined non-Black children's spontaneous associations with targets who differed by both race and emotional expression. Children aged 5 to 10 years (N = 419; 215 girls; 58% White; 65% of household incomes >$75,000/year) completed Implicit Association Tests (IAT; Greenwald et al., 2003) containing smiling Black and neutral White target faces. In all three studies, when children categorized these faces by emotional expression, they showed relatively more positive associations with smiling Black targets over neutral White targets, as compared with when they categorized these faces by race. This was the case when children were shown how to categorize these faces (Studies 1 and 2) and when they spontaneously categorized by race or emotional expression on an Ambiguous-Categorization IAT that allowed for categorization by race and/or emotion (Studies 2 and 3). In Study 3, after watching an adult explain that she was categorizing racially diverse faces by emotional expression in a seemingly unrelated card-sorting task, children were also relatively faster to pair smiling Black faces with pleasant images and neutral White faces with unpleasant images on this Ambiguous-Categorization IAT compared with children in a control condition. Older children were more likely to spontaneously categorize primarily by race (Studies 2 and 3) but were also more likely to categorize by emotion following the intervention (Study 3) compared with younger children. Together, these studies provide insight into children's social categorization processes and spontaneous associations with targets who differ systematically across multiple perceptually salient categories. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».