Notice bibliographique
Résumé
Inequality between groups in society is ubiquitous, yet there are stark ideological differences in who notices inequality and when. Relative to those keen on maintaining societal inequality (i.e., anti-egalitarians), social egalitarians are more attentive to and accurate at detecting inequality, but only when traditionally disadvantaged groups (i.e., women, poor people, racial minorities) are affected by it. The present research tests whether an informational intervention might effectively prompt attention to – and correct misperceptions of – inequality, depending on the status of the group affected. Prior to completing a pattern detection hiring task where either non-White or White job applicants were disproportionately less likely to be hired, participants (N = 2,869) were randomly assigned to an informational intervention condition where they read about racial wealth inequality in the United States or a control condition. For anti-egalitarians and egalitarians alike, the information treatment increases the tendency to report noticing bias against non-White students when such bias exists and has no impact on the tendency to mention noticing bias against White students when it exists. In addition, the information treatment has no effect on anti-egalitarian (mis)perceptions of inequality regardless of the status of the target facing bias. Moreover, we find evidence of a backfire effect on egalitarian perceptions of inequality after exposure to information about racial economic inequality; egalitarians exposed to the intervention are subsequently less accurate at detecting bias against White students when such bias is present. Our results reveal the nuances in how ideological beliefs affect interventions aimed at addressing attention to and perceptions of societal inequality.
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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 | 0,002 | 0,020 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».