The Impact of Minority-Race Status on the Cross-Race Effect: A Critical Review
Notice bibliographique
Résumé
Meta-analyses have consistently demonstrated the robustness of the cross-race effect (CRE; i.e., better recognition of same-race faces compared with different-race faces). These analyses have unveiled variations in the dependent variables associated with the CRE across combinations of participant and target races. However, the underlying factors driving these variations remain poorly understood. We posit that although the CRE is robust, its generalizability may be contingent on the specific racial groups compared, particularly when contrasting majority and minority racial groups. In this article, we delve into the dynamics of the CRE across distinct racial groups and explore how minority-race status may influence research outcomes. We considered the articles included in the latest meta-analyses of the CRE with a spotlight on minority-race status. We suggest that minority-race status may explain why many studies considering non-White participants do not show a CRE. The CRE might not be as robust as it appears to be because much of the research on the effect has focused on majority-race participants and minority-race faces. Going forward, researchers should consider incorporating measures relevant to the minority effect, fully crossing participant and target races and studying a greater variety of races.
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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 | 0,009 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».