The Reliability of the gender Implicit Association Test (gIAT) for Explaining Female−Male Differences in High-Ability Careers
Notice bibliographique
Résumé
Females are outnumbered by males in many high-ability careers in the fields of academic medicine and science, technology, engineering, and mathematics (STEM). These differences are often attributed to implicit bias as measured by the gender Implicit Association Test (gIAT). Statistical p-value plots were used to independently test the ability to reproduce research claims made in relation to female−male differences in these careers. The p-value plots were developed using data sets from two published meta-analyses. One examined predictive power of the gIAT, and the other examined predictive power of vocational interests (personal interests and behaviors) for explaining female−male differences in these careers. The gIAT (implicit bias) p-value plot showed that it is unreliable for predicting female−male differences. Whereas the p-value plot for vocational interests supported these differences. Researchers of implicit bias should expand their modeling to include vocational interests and additional relevant explanatory variables. In short, these meta-analyses and the p-value plots provided no support for the gender Implicit Association Test influencing choice and female−male differences of high-ability careers.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| 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 ».