Marital Status, Gender, and Race in The U.S.: Perceptions of Middle-Aged Men and Women
Notice bibliographique
Résumé
A handful of studies conducted in the 1980s and 1990s find that undergraduate students perceive unmarried people less favorably than married people. The present research describes two experimental studies that revisit and extend this work by examining the extent to which perceptions of singles depend on marital history, gender, and race, both of which employ a more diverse sample of Americans via Amazon’s Mechanical Turk (MTurk). Black Americans are less likely to marry, more likely to divorce, and less likely to remarry than their White counterparts; Black women are less likely to marry than Black men; and Black women contend with nuanced stereotypes that portray them as strong, independent, and self-sufficient. These differences suggest race may shape beliefs about singles, and that racialized differences may be gendered. In Study 1, respondents rated a married or never married man or woman across a range of characteristics. In Study 2, respondents rated a White man, White woman, Black man, or Black woman who was either married, never married, or divorced. Across both studies, regression models indicate singles were evaluated more negatively than married people. Moreover, divorced Black women were perceived more positively on several measures compared to divorced members of other groups. For the most part, however, the magnitude of the singlism effect did not vary by marital history (never married or divorced), gender, or race. We note that null findings regarding gender and race are often relegated to the file drawer, but that this practice distorts the results of systematic reviews and perpetuates the misconception that groups of people (e.g., men and women, Blacks and Whites) are vastly different from one another, a belief that undergirds and justifies inequality.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».