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Enregistrement W4394611177 · doi:10.1111/jasp.13030

Race matters more than racial identity disclosure when evaluating applicant diversity statements

2024· article· en· W4394611177 sur OpenAlexaff
Fiona Nguyen, Ellen M. Carroll, Ciara Atkinson, Tammi D. Walker, Alyssa Croft

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Social Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueNames, Identity, and Discrimination Research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesGraduate and Professional Student Council, University of Arizona
Mots-clésRace (biology)PsychologySocial psychologyIdentity (music)Racial diversityDiversity (politics)LawSociologyGender studiesPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The present research investigated whether a target applicant's race and disclosure of their race in a personal diversity statement influenced White evaluators' perceptions of the applicant's egalitarian motivations and their likelihood of contributing to organizational diversity and inclusion outcomes. In Study 1 (N = 206), participants evaluated a diversity statement that was ostensibly written by a White or Black applicant who either referenced or did not reference his race within the statement. Participants judged Black applicants as more internally motivated to be egalitarian and White applicants as more externally motivated, regardless of whether they disclosed their race in the statement. Participants also judged Black applicants as more likely to contribute to diversity and inclusion outcomes than White applicants. Study 2 (N = 257) aimed to replicate Study 1 and tested a strengthened race disclosure condition. We again saw little evidence of race disclosure impacting evaluations of applicants: Black applicants were judged as more internally motivated, less externally motivated, and more likely to contribute to diversity and inclusion compared to White applicants. Study 3 (N = 297) aimed to further replicate and expand on these results by testing a disclosure manipulation wherein the applicant discussed the personal importance/centrality of his race. Once again, applicant race (and not disclosure) demonstrated consistent effects on applicant evaluations. Our results highlight flaws in the personal diversity statement evaluation process, such that factors beyond statement content (i.e., applicant race) influenced perceptions and outcomes of the applicants. Practical implications and solutions for applicant evaluation processes are discussed.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,516
Écart entre enseignants0,409 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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