Best research practices for using the Implicit Association Test
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Interest in unintended discrimination that can result from implicit attitudes and stereotypes (implicit biases) has stimulated many research investigations. Much of this research has used the Implicit Association Test (IAT) to measure association strengths that are presumed to underlie implicit biases. It had been more than a decade since the last published treatment of recommended best practices for research using IAT measures. After an initial draft by the first author, and continuing through three subsequent drafts, the 22 authors and 14 commenters contributed extensively to refining the selection and description of recommendation-worthy research practices. Individual judgments of agreement or disagreement were provided by 29 of the 36 authors and commenters. Of the 21 recommended practices for conducting research with IAT measures presented in this article, all but two were endorsed by 90% or more of those who felt knowledgeable enough to express agreement or disagreement; only 4% of the totality of judgments expressed disagreement. For two practices that were retained despite more than two judgments of disagreement (four for one, five for the other), the bases for those disagreements are described in presenting the recommendations. The article additionally provides recommendations for how to report procedures of IAT measures in empirical articles.
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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 | 0,062 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle