The effect of gender stereotypes on young girls’ intuitive number sense
Notice bibliographique
Résumé
Despite the global importance of science, engineering, and math-related fields, women are consistently underrepresented in these areas. One source of this disparity is likely the prevalence of gender stereotypes that constrain girls' and women's math performance and interest. The current research explores the developmental roots of these effects by examining the impact of stereotypes on young girls' intuitive number sense, a universal skill that predicts later math ability. Across four studies, 762 children ages 3-6 were presented with a task measuring their Approximate Number System accuracy. Instructions given before the task varied by condition. In the two control conditions, the task was described to children either as a game or a test of eyesight ability. In the experimental condition, the task was described as a test of math ability and that researchers were interested in whether boys or girls were better at math and counting. Separately, we measured children's explicit beliefs about math and gender. Results conducted on the combined dataset indicated that while only a small number of girls in the sample had stereotypes associating math with boys, these girls performed significantly worse on a test of Approximate Number System accuracy when it was framed as a math test rather than a game or an eyesight test. These results provide novel evidence that for young girls who do endorse stereotypes about math and gender, contextual activation of these stereotypes may impair their intuitive number sense, potentially affecting their acquisition of formal mathematics concepts and developing interest in math-related fields.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».