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Enregistrement W4414409284 · doi:10.1177/00221465251364373

Colorism and Health Inequities among Black Americans: A Biopsychosocial Perspective

2025· article· en· W4414409284 sur OpenAlexaff
Alexis C. Dennis, Reed T. DeAngelis, Taylor W. Hargrove, Jay A. Pearson

Notice bibliographique

RevueJournal of Health and Social Behavior · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on Aging
Mots-clésBiopsychosocial modelPerspective (graphical)Ethnic groupRacismHealth psychologyEmbodied cognitionNational Health Interview SurveySocial determinants of healthSocioeconomic status

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mechanisms generating skin-tone-based health inequities among ethnic Black Americans remain poorly understood. To address this gap, our study advances a novel biopsychosocial model of embodied colorism-related distress. We test this model with survey and biomarker data from a community sample of working-age Black adults from Nashville, Tennessee (2011-2014; N = 627). Relying on self-rated, interviewer-rated, and discordant skin tone measures, our analyses reveal that Black adults who perceive themselves as dark-skinned tend to have a lower sense of mattering and shorter telomeres, a biomarker of accelerated cellular degradation and aging, relative to their peers who perceive their skin to be lighter. These patterns hold across various social contexts and regardless of interviewer-rated skin tone, indicating that subjective skin tone may be a particularly robust gauge of colorism-related stress processes. Our study reveals critical and previously unexplored biopsychosocial mechanisms linking colorism to health inequity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil0,694

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,373 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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