Exposure to stereotype-relevant stories shapes children’s implicit gender stereotypes
Notice bibliographique
Résumé
Implicit math = male stereotypes have been found in early childhood and are linked to girls' disproportionate disengagement from math-related activities and later careers. Yet, little is known about how malleable children's automatic stereotypes are, especially in response to brief interventions. In a sample of 336 six- to eleven-year-olds, we experimentally tested whether exposure to a brief story vignette intervention with either stereotypical, neutral, or counter-stereotypical content (three conditions: math = boy vs. neutral vs. math = girl) could change implicit math-gender stereotypes. Results suggested that children's implicit math = male stereotypes were indeed responsive to brief stories that either reinforced or countered the widespread math = male stereotype. Children exposed to the counter-stereotypical stories showed significantly lower (and non-significant) stereotypes compared to children exposed to the stereotypical stories. Critically, exposure to stories that perpetuated math = male stereotypes significantly increased math-gender stereotypes over and above baseline, underscoring that implicit gender biases that are readily formed during this period in childhood and even brief exposure to stereotypical content can strengthen them. As a secondary question, we also examined whether changes in stereotypes might also lead to changes in implicit math self-concept. Evidence for effects on implicit self-concept were not statistically significant.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».