Middle Eastern and North African Americans may not be perceived, nor perceive themselves, to be White
Notice bibliographique
Résumé
People of Middle Eastern and North African (MENA) descent are categorized as non-White in many Western countries but counted as White on the US Census. Yet, it is not clear that MENA people see themselves or are seen by others as White. We examine both sides of this ethnoracial boundary in two experiments. First, we examined how non-MENA White and MENA individuals perceive the racial status of MENA traits (external categorization), and then, how MENA individuals identify themselves (self-identification). We found non-MENA Whites and MENAs consider MENA-related traits-including ancestry, names, and religion-to be MENA rather than White. Furthermore, when given the option, most MENA individuals self-identify as MENA or as MENA and White, particularly second-generation individuals and those who identify as Muslim. In addition, MENAs who perceive more anti-MENA discrimination are more likely to embrace a MENA identity, which suggests that perceived racial hostility may be activating a stronger group identity. Our findings provide evidence about the suitability of adding a separate MENA label to the race/ethnicity identification question in the US Census, and suggest MENAs' official designation as White may not correspond to their lived experiences nor to others' perceptions. As long as MENA Americans remain aggregated with Whites, potential inequalities they face will remain hidden.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 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) | 0,009 | 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 ».