The development of Tibetan children’s racial bias in empathy: The mediating role of ethnic identity and wrongfulness of ethnic intergroup bias.
Notice bibliographique
Résumé
on Oct 07 2024 (see record 2025-32719-001). In the article, the authors wish to remove biased language and inappropriate discussion surrounding the comparison between the Tibetan sample and the non-Tibetan samples, and the text discussing the development of Tibetan children's awareness of their own racial prejudice. The necessary corrections are present in the erratum.] Objectives: Individuals often automatically have more empathy for same-race members. However, there are no studies on racial bias in empathy (RBE) among Tibetan school-aged children. The present study aimed to examine the development of RBEs, including racial bias in cognitive empathy, affective empathy, and behavioral empathy, in Tibetan school-aged children. METHOD: = 60, aged 7-12), Tibetan children's ethnic identity and the awareness of the wrongfulness of ethnic intergroup bias were added to examine the underlying mechanism. RESULT: Results found that RBEs increased among Tibetan children aged 7-10 and decreased among those aged 11-12, Moreover, we analyzed age as a continuous variable and found that 10 years old was the inflection point in the development of RBEs in Tibetan children. Importantly, children aged 11-12 years old realized more wrongfulness of ethnic intergroup bias than children aged 7-10. The ethnic identity of Tibetan children aged 7-10 mediated the relation between age group and RBEs. And the wrongfulness of ethnic intergroup bias mediated the link between age group and RBEs in Tibetan children aged 9-12. CONCLUSION: Our study sheds light on the development of RBEs in Tibetan school-aged children and highlights the importance of identifying the appropriate timing for intervening in prejudice. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».