Asian = machine, Black = animal? The racial asymmetry of dehumanization.
Notice bibliographique
Résumé
How different racial minorities experience racism differently remains underexplored in existing research. Here, we show that Asian and Black people are often dehumanized differently. Twelve studies spotlight a racial asymmetry in dehumanization using a wide array of methods (experimental, archival, and computational) and data sources (online samples, word embeddings, and U.S. Bureau of Labor Statistics data): Whereas Black people are more often subjected to animalistic dehumanization, Asian people are predominantly subjected to mechanistic dehumanization. We demonstrate this asymmetry from the vantage point of victims (Studies 1a and 1b) and perpetrators (Studies 2a-2d). We further document the prevalence of this asymmetry across diverse domains, from everyday language (Study 3) to perceptions in the realms of romantic relationships (Study 4a), crime rates (Study 4b), and business skills (Study 4c). Finally, we demonstrate the asymmetry's real-world consequences in labor market segregation (Studies 5 and 6). Our findings shed light on the distinct experiences of racism encountered by different racial groups and, more critically, introduce a framework that unifies and integrates scattered empirical observations on perceptions of Asian people. (PsycInfo Database Record (c) 2024 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».