Racial Microaggressions: Critical Questions, State of the Science, and New Directions
Notice bibliographique
Résumé
Racial microaggressions are an insidious form of racism with devastating mental-health outcomes, but the concept has not been embraced by all scholars. This article provides an overview of new scholarship on racial microaggressions from an array of diverse scholars in psychology, education, and philosophy, with a focus on new ways to define, conceptualize, and categorize racial microaggressions. Racism, along with its many forms and manifestations, is defined and clarified, drawing attention to the linkages between racial microaggressions and systemic racism. Importantly, the developmental entry points leading to the inception of racial bias in children are discussed. Theoretical issues are explored, including the measurement of intersectional microaggressions and the power dynamics underpinning arguments designed to discredit the nature of racial microaggressions. Also described are the very real harms caused by racial microaggressions, with new frameworks for measurement and intervention. These articles reorient the field to this pertinent and pervasive problem and pave the way for action-based responses and interventions. The next step in the research must be to develop interventions to remedy the harms caused by microaggressions on victims. Further, psychology must make a fervent effort to root out racism that prevents scholarship on these topics from advancing.
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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 | 0,012 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».