Learning by Example: Does Positive Nonverbal Behavior Reduce Children's Racial Bias?
Notice bibliographique
Résumé
Nonverbal behavior is a ubiquitous, everyday cue that is often used as a basis for social evaluation. Numerous studies indicate that children are sensitive to these signals and form evaluative judgments after viewing positive or negative nonverbal cues directed toward a target. Furthermore, they generalize these judgments to other members of a targets' social group, indicating that nonverbal behavior displays can influence intergroup bias. However, no studies thus far have directly examined whether exposure to positive nonverbal behavior cues can reduce children's implicit and explicit racial bias. In the current study, we exposed White and Asian children ages 9-11 to positive nonverbal behavior displayed by a White expresser toward a Black target, drawn from children's television shows. Children demonstrated a pro-White/anti-Black bias implicitly, but explicitly preferred Black over White characters. Additionally, children judged Black characters from the clips and novel Black characters positively. We found that there was no difference in implicit or explicit racial bias between children who viewed positive nonverbal behavior demonstrated by a White expresser to a Black target as compared to children who were only exposed to a Black target (and no nonverbal cues) or unrelated video clips. Future research examining the influence of positive nonverbal behavior on children's racial bias should consider using more overt or prolonged demonstrations of positive nonverbal behavior or increasing children's familiarity with the characters presented.
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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 ».