Implicit bias reduction that lasts: Putting Situational Attribution Training to the test
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Addressing the damaging effects of implicit stereotypes—spontaneous, awareness‐independent associations between social groups and particular traits—remains a social imperative. These biases have been linked to negative outcomes in settings ranging from the workplace to medical care facilities. However, many techniques found to reduce implicit biases have been shown to yield short‐lived effects. In the present experiment, we assessed the longevity of reduced implicit racial stereotyping resulting from an intensive training technique that focuses on weakening the fundamental attributional processes underlying implicit stereotyping. Specifically, we aimed to strengthen the likelihood of White participants to consider situational attributions for behaviors performed by Black men that might otherwise have been judged to reflect negative African American stereotypes. White participants were randomly assigned to complete either Situational Attribution Training (SAT), a technique comprised of intensive training (480 trials) to “consider the situation” when making judgments about stereotype‐consistent behaviors performed by Black men, or a control task. Implicit stereotyping was assessed 24h later via the Person Categorization Task and found to be reduced for SAT, versus control, participants even after this delay. Implications for future antibias research and practice are considered.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».