Fairness revisionism: Reducing discrimination for the future reduces perceived unfairness in the past
Notice bibliographique
Résumé
Marginalized groups may face systemic discrimination for generations until concrete advancements in society finally ensure fairer treatment for their members. Although fairness advancements may benefit these groups in the present and future, they do not change the past; they cannot undo the discrimination already experienced by previous generations. However, five studies ( N = 1672) suggest that fairness advancements that benefit a marginalized group may change how its members perceive their own prior experiences with discrimination, leading them to see these experiences as having been fairer compared to when there are no such advancements. We find evidence of this revisionism of unfair past experiences in different historically marginalized groups (women and immigrants) and cultural contexts (U.S., U.K., and China). Critically, fairness revisionism arises even when fairness advancements have no objective impact on individuals themselves, as long as there are benefits for current and future members of their social group. Fairness revisionism does not arise, however, in response to gains for marginalized groups to which one does not belong, nor when individuals assess fairness in other groups' past experiences from an outsider's perspective. Overall, this phenomenon may be a double-edged sword: it may provide peace of mind for those treated unfairly by assuaging the memory of adverse experiences, but may also make discrimination issues in society seem less pressing based on the perspective of victims themselves. • Fairness advancements increase perceived fairness in prior unfair experiences. • This effect arises in response to fairness gains to similar others and not oneself. • This effect does not arise in response to fairness gains to dissimilar others. • Different marginalized groups in different countries showed revisionist tendencies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».