The Brilliance–Belonging Model: How Cultural Beliefs About Intellectual Ability Undermine Educational Equity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As societies worldwide grapple with substantial educational inequities, understanding their underlying causes remains a priority. Here, we introduce the Brilliance-Belonging Model, a novel theoretical framework that illuminates how cultural beliefs about exceptional intellectual ability create inequities through their impact on students' sense of belonging. The model identifies two types of widespread cultural beliefs about ability: field-specific ability beliefs (FABs) and brilliance stereotypes. FABs are cultural beliefs about the extent to which success in an educational context requires exceptional intellectual ability or "brilliance" (e.g., math more so than language). In contrast, brilliance stereotypes are cultural beliefs that associate exceptional intellectual ability with some groups more than others (e.g., individuals from high vs. low socioeconomic status backgrounds). According to the Brilliance-Belonging Model, students from groups targeted by negative brilliance stereotypes are perceived-by themselves and others-as not belonging in contexts where brilliance-oriented FABs are common. These perceptions compromise students' psychological safety and lead to disempowering treatment by others, resulting in persistent gaps in achievement and representation. Such effects are amplified by the competitive climates to which brilliance-oriented FABs give rise, where pressure to demonstrate intellectual superiority creates particular challenges for students from intellectually stigmatized groups, who often value cooperation over competition. By revealing how cultural beliefs about intellectual ability shape educational outcomes through their effects on belonging, the Brilliance-Belonging Model provides a roadmap for interventions aimed at fostering a sustained sense of belonging among diverse students.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 découle