Awareness of Implicit Attitudes Revisited: A Meta-Analysis on Replications Across Samples and Settings
Notice bibliographique
Résumé
A long-standing debate in social psychology is whether the cognitions reflected on implicit measures are unconscious. Research by Hahn et al. (2014) has documented that people are able to predict the patterns of their results on Implicit Association Tests (IATs) towards five pairs of social groups prospectively. The present article presents a meta-analysis of 17 published and unpublished exact replication studies conducted by or in close supervision of the original author. Replicating Hahn et al., participants in all 17 studies were able to accurately predict the patterns of their IAT results (meta-analytical within-subject correlation: b = .44; corrected average within-subjects correlation r = .56). This prediction accuracy effect was smaller for online (b = .27; corrected r = .37) than lab (b = .47; corrected r = .61) studies, as well as for general-public (b = .27; corrected r = .36) as opposed to student samples (b = .47; corrected r = .60). Moreover, predictions fully explained implicit-explicit relations, and they seemed to reflect unique insights into participants’ own cognitions beyond mere knowledge about normatively expected patterns of implicit responses. This pattern of results remained the same across samples, settings, countries (Canada, US, and Germany), and languages (English vs. German). Further analyses suggested that lower prediction accuracy in online samples seems to partly reflect a suppression effect from higher consistency between traditional explicit evaluations and predictions. Controlling for explicit evaluations (which exerted a negative unique effect on IAT scores beyond IAT score predictions) reduced the difference between online and lab studies substantially. Together, the results strengthen the hypothesis that the cognitions reflected on implicit evaluations are largely accessible to conscious awareness.
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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 | 0,087 | 0,182 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».