Black racial phenotypicality: Implications for the #BlackLivesMatter Movement
Notice bibliographique
Résumé
Black individuals with phenotypically African features tend to experience heightened discrimination and mistreatment. The current research examined how racial phenotypicality and prototypicality effect hate crime reporting metrics and beliefs about who evaluators are represented #BlackLivesMatter. Across five studies ( N = 876), results indicate that, compared to low racially phenotypic Black targets, high phenotypic targets were seen as more represented by #BlackLivesMatter (Study 1). When depicted as being the victim of a hate crime, high phenotypic targets were deemed more credible and that it was more appropriate for them to report their victimization on the #BlackLivesMatter website compared to their low phenotypic counterparts by White (Study 2a and 2c) and Black participants (Study 2b and 2c). Black (Study 2b and 2c) and White (Study 3) participants showed differences in perceptions of harm following hate crime victimization. Study 3 extended these findings to a separate manipulation of prototypicality and used a more ecologically valid context. These findings provide support for the problematic exclusivity of narrow prototypes by demonstrating their effect on beliefs about who social justice movements represent, and how they influence beliefs about victim reporting metrics.
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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) | 0,001 | 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 ».