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Enregistrement W4319074228 · doi:10.11144/javeriana.upsy21.eptv

Effects of Perspective Taking and Values Consistency in Reducing Implicit Racial Bias

2023· article· en· W4319074228 sur OpenAlexaboutno aff
Carmen Lúcia Colomé Beck, Yors García, Robyn Catagnus

Notice bibliographique

RevueUniversitas Psychologica · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMultivariate analysis of varianceRepeated measures designPerspective (graphical)Perspective-takingEmpathyLikert scaleConsistency (knowledge bases)Social psychologyClinical psychologyAnalysis of varianceDevelopmental psychologyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study explored the effect of perspective taking and values consistency tasks on reducing implicit racial bias. Using a repeated measures design with a control group, 39 participants, 20 female and 19 males aged from 18-54 years, who identified as White were administered the Implicit Relational Assessment Procedure. All participants in the experimental group (n = 19) and control group (n = 20) completed the Toronto Empathy Questionnaire, Modified Modern Racism Scale, Valuing Questionnaire, and a Likert scale. Experimental group participants completed brief values consistency and perspective taking tasks, whereas the control group completed a guided task. A 2 x 4 mixed repeated-measures analysis of variance was conducted to determine if there was interaction effect between group and trial types and a MANOVA to identify differences in the explicit measures between both groups. Results showed that after the values work and perspective taking exercises, participants in the experimental group recorded shorter mean responses for Inconsistent-Black trial blocks versus Consistent-Black trial blocks compared to the control group. Additionally, a statistically significant impact for interaction between condition and trial type was found for the Consistent-White trial type in the experimental group. Recommendations for future research are presented.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,777
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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