Mechanisms upholding the persistence of stigma across 100 years of historical text
Notice bibliographique
Résumé
Today, many social groups face negative stereotypes. Is such negativity a stable feature of society and, if so, what mechanisms maintain stability both within and across group targets? Answering these theoretically and practically important questions requires data on dozens of group stereotypes examined simultaneously over historical and societal scales, which is only possible through recent advances in Natural Language Processing. Across two studies, we use word embeddings from millions of English-language books over 100 years (1900-2000) and extract stereotypes for 58 stigmatized groups. Study 1 examines aggregate, societal-level trends in stereotype negativity by averaging across these groups. Results reveal striking persistence in aggregate negativity (no meaningful slope), suggesting that society maintains a stable level of negative stereotypes. Study 2 introduces and tests a new framework identifying potential mechanisms upholding stereotype negativity over time. We find evidence of two key sources of this aggregate persistence: within-group "reproducibility" (e.g., stereotype negativity can be maintained by using different traits with the same underlying meaning) and across-group "replacement" (e.g., negativity from one group is transferred to other related groups). These findings provide novel historical evidence of mechanisms upholding stigmatization in society and raise new questions regarding the possibility of future stigma change.
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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 | 0,007 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».