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Enregistrement W4381333457 · doi:10.1080/01419870.2023.2224871

Linking race and genes: racial conceptualization among genetic ancestry test-takers

2023· article· en· W4381333457 sur OpenAlexfundaboutno aff
Olivia Y. Hu, Xiang Lu, Wendy D. Roth

Notice bibliographique

RevueEthnic and Racial Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRace, Genetics, and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésConceptualizationEssentialismRace (biology)TypologyTest (biology)ScholarshipSociologySocial psychologyEpistemologyPsychologyGender studiesPolitical scienceBiologyAnthropologyLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The genomic revolution is highly relevant to scholarship on racial conceptualization. As genomic research has increasingly focused on small amounts of variation between ancestral groups, it may promote beliefs in racial essentialism. Genetic ancestry tests (GATs) are one of the primary ways the consequences of the genomic revolution are communicated to laypersons, necessitating a better understanding of how test-takers conceptualize race. We analyse 108 in-depth interviews with U.S. and Canadian test-takers to examine how they conceptualize the relationship between race and genes and how they believe GATs influenced their race concepts. We present a typology of racial conceptualization that moves beyond a dichotomy and toward a continuum between social constructivism and genetic essentialism. We also find that test-takers believe GATs reinforce their pre-existing race concepts, regardless of what those were. Our results support an emerging view that people selectively interpret genetic information to confirm rather than transform their race concepts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,310

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0070,022
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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