Rating gender stereotype violations: The effects of personality and politics
Notice bibliographique
Résumé
The Gender Stereotype Effect in language comprehension refers to the increased processing load that occurs when comprehenders encounter linguistic information that is incongruent with their understanding of gender stereotypes; for example, upon encountering the pronoun he in the sentence The maid answered the phone because he heard it ring. We investigate the Stereotype Effect using appropriateness and correctness ratings and ask whether it is modulated by individual differences in participants' personality and political ideology. Results from this study indicate that the Stereotype Effect can be replicated in an offline paradigm and that the Effect is specific to a discourse character's gender: sentences describing male agents fulfilling stereotypical female roles were rated lower in both appropriateness and correctness than sentences describing female agents fulfilling stereotypical male roles. Further, more open, conscientious, liberal, and empathetic individuals were more sensitive to the character gender-specific effect, rating stereotype incongruent sentences, particularly female role-male pronoun pairings, lower than congruent ones. Overall, these results point to certain individual differences being associated with differences in the strength of stereotype perception, indicating the possibility that these individuals use more top-down language processing, where comprehenders higher on these scales might be able to make more use of extra-linguistic, sociocultural factors in their language comprehension. Additionally, the results indicate a character gender-based difference in sociocultural stereotypes.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».