When stereotypes disadvantage boys: Strength of stereotypes in mathematics and language arts and their relations with grades
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is growing concern about boys' lagging performance in school, not only in language arts, where the gap is particularly pronounced, but also in mathematics. Stereotypes associating one gender with language arts or with mathematics are likely to contribute to these gaps. Such stereotypes can translate into explicit beliefs such as the extent to which students are aware of societal stereotypes or the extent to which they personally believe stereotypes to be true, but also indirectly into performance following a stereotype threat manipulation. However, few studies have considered these multiple stereotype expressions in both mathematics and language arts to examine their importance in predicting boys' and girls' actual grades in school. To fill this gap, two complementary studies examined high school boys' and girls' awareness and endorsement of stereotypes about both language arts ( n = 299) and mathematics ( n = 243), as well as whether stereotype threat impaired boys' performance on a spelling test. Although the effect of stereotype threat was not significant overall, our results showed that students were aware of and endorsed strong stereotypes advantaging girls in language arts. In mathematics, students endorsed counter‐traditional stereotypes slightly advantaging girls. Our results also showed that these multiple expressions of stereotypes related to students' grades. In doing so, our work provides insights regarding possible targets for interventions to reduce gender gaps disadvantaging boys in school.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».