Effects of Including Gender Pronoun Questions in Surveys
Notice bibliographique
Résumé
This research examines whether the mere presence of asking about gender pronouns (e.g., she/her, he/him, they/them, and ze/zir) in a survey enhances participants’ attitudes and satisfaction of answering the questions. A large sample (N = 1,511) of heterosexual, cisgender, and LGBTQIA+ participants across the United States (US) were surveyed an online “personality test” (as a deception), with the real purpose of examining whether asking a pronoun question enhanced their perceptions of the survey. Three demographic groups were included: (i) heterosexual–cisgender (n = 503), (ii) gay–cisgender (n = 509), and (iii) genderqueer (trans, non-conforming, other, n = 499). Half of each group were randomly given either a survey that included a gender pronoun question (test) or not (control), and then all rated their perceptions of the survey questions. For participants who identified as heterosexual or gay, no major differences were found between survey conditions. However, participants who identified as genderqueer experienced significant increases of satisfaction, comfort level, and perceived relevance of the questions when given a survey that asked their gender pronouns versus the survey that did not. These findings have implications for any surveys that ask about personal demographics, and suggest that any form of written communication should include clarity about gender pronouns.
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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 | 0,091 | 0,404 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».