Salience Matters: Filler groups on the ascent of human scale impact ratings for target groups
Notice bibliographique
Résumé
Researchers using the ascent of human scale (AOH) to study dehumanization typically include filler groups in addition to the main comparator groups, to hide the true intent of the study. However, there is little work examining the impact of filler group choice on dehumanization ratings between groups of interest. Across two studies (including one pre-registered study) we manipulated the salience of a target out-group (i.e., the extent to which the group stood out) by embedding it within lists of other groups. By comparing AOH ratings across three conditions in which the target out-group was either high salience, medium salience, or low salience, we were able to determine the effects of target out-group salience on dehumanization. In study 1, we included participants' in-group (Canadian) in the list, and in study 2, we did not include participants in-group in the list. Results from study 1 showed that group salience had no impact on AOH ratings for the out-group when the participant in-group was included in the list. However, in study 2, when participant in-group was removed from the list, ratings for the out-group in the high salience condition were significantly lower than both the medium and low salience conditions. Implications for both theoretical and methodological issues in investigations using the AOH scale are discussed.
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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 | 0,010 | 0,067 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».