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Enregistrement W4408492257 · doi:10.1080/15298868.2025.2477003

Me, myself, and my stereotypes: does retraining gender stereotypes change men’s self-concept?

2025· article· en· W4408492257 sur OpenAlexafffund
Katharina Block, Toni Schmader

Notice bibliographique

RevueSelf and Identity · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of British Columbia
Mots-clésPsychologySocial psychologyRetrainingReflexive pronounPolitical scienceEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Communion – defined as a focus on caring for and connecting with others – is a fundamental value associated with well-being. Yet, men tend to identify with communion significantly less than women do. Although implicit gender stereotypes have been implicated in women’s lower STEM self-concepts, there has been no parallel examination of whether implicit stereotypes constrain men’s lower communal self-concepts. The current research tested whether automatic associations between women and communion (i.e. implicit gender stereotypes) predict and causally shape gender differences in communal self-concepts (i.e. personal identification with communion). Applying balanced identity theory, Study 1 (N = 188) revealed that men are less likely than women to implicitly associate themselves with communion (vs. agency). Critically, this gender difference in communal self-concepts was significantly larger among those with strong implicit communal=female stereotypes. In Study 2 (N = 129), experimentally retraining men to automatically associate communion with men (vs. reinforcing existing implicit communal=female stereotypes) increased men’s own implicit communal self-concepts (i.e. their self-communal associations). These findings address important practical and theoretical questions about how changes to implicit gender stereotypes directly affect men’s implicit self-concepts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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