The effect of implicit racial bias on recognition of other-race faces
Notice bibliographique
Résumé
Previous research has established a possible link between recognition performance, individuation experience, and implicit racial bias of other-race faces. However, it remains unclear how implicit racial bias might influence other-race face processing in observers with relatively extensive experience with the other race. Here we examined how recognition of other-race faces might be modulated by observers' implicit racial bias, in addition to the effects of experience and face recognition ability. Caucasian participants in a culturally diverse city completed a memory task for Asian and Caucasian faces, an implicit association test, a questionnaire assessing experience with Asians and Caucasians, and a face recognition ability test. As expected, recognition performance for Asian faces was positively predicted by increased face recognition ability, and experience with Asians. More importantly, it was also negatively predicted by increased positive bias towards Asians, which was modulated by an interaction between face recognition ability and implicit bias, with the effect of implicit bias observed predominantly in observers with high face recognition ability. Moreover, the positions of the first two fixations when participants learned the other-race faces were affected by different factors, with the first fixation modulated by the effect of experience and the second fixation modulated by the interaction between implicit bias and face recognition ability. Taken together, these findings suggest the complexity in understanding the perceptual and socio-cognitive influences on the other-race effect, and that observers with high face recognition ability may more likely evaluate racial features involuntarily when recognizing other-race faces.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».