Supportive but biased: Perceptual neural intergroup bias is sensitive to minor reservations about supporting outgroup immigration
Notice bibliographique
Résumé
While decreasing negative attitudes against outgroups are often reported by individuals themselves, biased behaviour prevails. This gap between words and actions may stem from unobtrusive mental processes that could be uncovered by using neuroimaging in addition to self-reports. In this study we investigated whether adding neuroimaging to a traditional intergroup bias measure could detect intersubject differences in intergroup bias processes in a societal context where opposing discrimination is normative. In a sample of 43 Finnish students, implicit behavioural measures failed to indicate intergroup bias against Middle Eastern and Muslim immigrants, and explicit measures reported rather positive attitudes and sentiments towards that targeted group. Yet, while implementing a repeatedly validated method for detecting intergroup bias, an implicit association paradigm presenting stereotypical ingroup and outgroup face stimuli while undergoing magnetoencephalography, we detected a clear neural difference between two experimental conditions. The neural effect is thought to reflect intergroup bias in the valence of the associations that faces evoke. The activity cluster of the neural bias peaked in BA37 and included significant activity in the fusiform gyrus, which has been repeatedly found to be active during face perception bias. Importantly, this neural pattern was driven by participants who were explicitly favourable of immigration - but to a lesser extent than others. These findings suggest that such variations in explicit support of immigration are associated with the differential neural sensitivity to the congruency of associations between intergroup faces and valence. This research showcases the potential of neuroimaging to unravel covert perceptual bias against outgroup members and its sensitivity to small variations in explicit attitudes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».