Implicit bias reflects the company that words keep
Notice bibliographique
Résumé
In everyday language, concepts appear alongside (i.e., collocate with) related concepts. Societal biases often emerge in these collocations; e.g., female (vs male) names collocate with art- (vs science-) related concepts, and African American (vs White American) names collocate with negative (vs positive) concepts. It is unknown whether such collocations merely reflect societal biases or contribute to them. Concepts that are themselves neutral in valence but nevertheless collocate with valenced concepts provide a unique opportunity to address this question. For example, when asked, most people evaluate the concept “cause” as neutral, but “cause” is frequently followed by negative concepts (e.g., death, pain, trouble). We use such semantically prosodic concepts to test the influence of collocation on the emergence of implicit bias: do neutral concepts that frequently collocate with valenced concepts have corresponding implicit bias? In evaluative priming tasks, participants evaluated positive/negative nouns (Study 1) or pictures (Study 2) after seeing verb primes that were (a) strongly valenced (e.g., hate, comfort), (b) neutral in valence but collocated with valenced concepts in corpora (e.g., ease, gain), or (c) neutral in valence and not collocated with valenced concepts in corpora (e.g., reply, describe). Throughout, neutral primes with positive (negative) collocates facilitated the evaluation of positive (negative) targets much like strongly valenced primes, whereas neutral primes without valenced collocates did not. That neutral concepts with valenced collocates parallel the influence of valenced concepts suggests that their collocations in natural language may be sufficient for fostering implicit bias. Societal implications of the causal embedding hypothesis are discussed.
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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 | 0,003 | 0,030 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».