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Enregistrement W4241804892 · doi:10.31234/osf.io/t7yf9

Gender Essentialism and the Mental Representation of Transgender Women and Men: A Multimethod Investigation of Stereotype Content

2020· preprint· en· W4241804892 sur OpenAlexaff
Natalie M. Gallagher, Galen V. Bodenhausen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransgenderEssentialismPsychologyGender psychologyStereotype (UML)Stereotype threatSocial psychologyGender identityGender studiesSocial identity theoryTransgender womenDevelopmental psychologySocial groupSociologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social category systems – such as nationality, class, and gender – are constantly shifting. How are emergent social groups, which had previously not been societally recognized, mentally represented alongside more established groups? The growing visibility of transgender women and men in the US is an opportunity to observe this sort of cultural shift. Across three diverse methods of stereotype measurement, we assessed characteristics associated with transgender women and men and compared them to the stereotypes of their more traditional (cisgender) counterparts. In our final study, we directly assessed how people mentally position transgender groups relative to culturally well-established cisgender groups. Across these four studies, we show that mental representations of emergent gender groups are highly idiosyncratic, such that some participants extended same-gender-identity stereotypes to transgender groups (e.g., stereotyping transgender women as feminine), while others extended same-sex-assigned-at-birth stereotypes to transgender groups (e.g., stereotyping transgender women as masculine). Moreover, these differences were substantially explained by endorsement of gender essentialist beliefs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,181
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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