Picture a Scientist: Classification Images of Scientists are seen as White, Male, and Socially Inept
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Stereotypes and biases towards social categories are often reflected in mental representations of faces. The current study used a two-phase reverse correlation procedure to visualize mental representations of the face of a Scientist, a Hero, a Genius, and a Person. In the first phase, 20 participants completed four blocks of a two-image forced-choice task. In each block, they selected which face out of a pair looked like one of the four categories. The images they selected were averaged to create classification images (CIs) which are proxy images for their mental representations of the four categories. In the second phase of the study, 251 naive participants rated the CIs on a number of valenced and demographic characteristics. We found that the scientist image was rated as the most White and male, which reflects stereotypes about who pursues scientific careers. The scientist image was also rated more negatively than the other CIs on several characteristics, which might reflect negative biases towards scientists as unsociable, poor communicators, and incompetent authority figures, especially during the COVID-19 pandemic. These findings extend our understanding of the way social categories are represented, and how the classification image method can be used to uncover stereotypes and attitudes regarding these social categories.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 découle