Overestimating Reported Prejudice Causes Democrats to Believe Disadvantaged Groups Are Less Electable
Notice bibliographique
Résumé
Four studies show that Democrats overestimate the explicit prejudice reported by the American electorate, leading them to perceive presidential candidates from disadvantaged groups as less electable. Study 1 (MTurk; n = 728) found that Democrats overestimated the percentage of Americans who say they would not vote for presidential candidates from disadvantaged groups. Study 2 (MTurk; n = 597) replicated this finding and demonstrated that Democrats who perceive high levels of explicit prejudice toward a group also believe presidential candidates from that group are less electable. Moreover, Democrats who more frequently interacted with Republicans were more accurate in estimating the amount of explicit prejudice reported by Republicans, Democrats, and Americans in general. Studies 3A (Prolific; n = 930) and 3B (YouGov; n = 747) found that presenting information about true levels of reported prejudice made Democrats believe generic presidential candidates from disadvantaged groups would be more electable. We did not find evidence that information about true levels of reported prejudice affected Democrats' beliefs about the electability of specific candidates in the 2020 Democratic Primary or their support for these candidates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».