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Enregistrement W4414384771 · doi:10.22215/cujs.v5i2.5381

Racialized Names and Sound Symbolism

2025· article· en· W4414384771 sur OpenAlexaff
Timothy Hendrikx, David M. Sidhu

Notice bibliographique

RevueCarleton undergraduate journal of science. · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRace, History, and American Society
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersonalityProper nounFeelingPerceptionSound symbolismIntuitionCategorizationOnomastics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sound symbolism links certain kinds of phonemes to perceptual properties (e.g., sonorants with roundness and voiceless stops with spikiness). Sidhu et al. (2019) applied this to names and personality traits, showing that round- and spiky-sounding names went with different personality factors. We examined name sound symbolism using the Stereotype Content Model’s warmth and competence dimensions. We also tested whether associations generalize to typically Black names, unlike prior studies that used typically culturally White names (Sidhu et al., 2019; Sidhu & Pexman, 2015). Participants (N = 66) rated 64 names on how likely they expected a person with that name to possess a given trait (related to warmth or competence). We found that round-sounding names were judged higher in warmth and competence, regardless of race or gender. Notably, typically Black names were rated higher on both dimensions. We also considered individual differences in feelings towards different groups. Our findings provide insight into sound symbolism and social cognition.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,669
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,302 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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