Christian face representations are rated more positively than Muslim face representations
Notice bibliographique
Résumé
People store mental representations of faces for various social categories (Dotsch et al., 2011). These mental representations can reflect biases regarding social groups. This two-part study first used the reverse correlation paradigm (Mangini & Biederman, 2004) to create images of the mental representations that Christian and Muslim Canadians have of Christian and Muslim faces. 20 Christian and 20 Muslim participants were presented with a two-image forced choice task – each image was the average of 60 neutral faces, overlayed with a randomly generated Gaussian noise pattern – and were asked in some trials to select the face that look Christian, or in other trials, Muslim. There were a total of four blocks, two for each religion, across two male and female blocks. The selected images were then averaged to create classification images (CIs) which are proxy images of mental representations of Christian and Muslim faces (Brinkman et al., 2017; Dotsch & Todorov, 2012). In the second part of the study, a new sample of 252 naive participants rated the CIs on several valenced characteristics (e.g., happiness, trustworthiness, warmth) and several demographic characteristics (e.g., gender and ethnicity) to probe the original participants’ attitudes towards Christians and Muslims. Regardless of the religious identity of the participants who generated the CI, Christian CIs were consistently rated more positively than Muslim CIs (ꭓ2’s > 55, p’s < 0.001). There was no such pattern for the demographic characteristics (ꭓ2’s > 7, p’s > 0.05). These results favour the idea that both Christians and Muslims have an implicit bias in favour of Christianity, the dominant religion in Canada, over ingroup bias.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,008 | 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 ».