Novel Self-categorization Overrides Racial Bias: A Multi-level Approach to Intergroup Perception and Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
People engage in a constant and reflexive process of categorizing others according to their race, gender, age or other salient social category. Decades of research have shown that social categorization often elicits stereotypes, prejudice, and discrimination. Social perception is complicated by the fact that people have multiple social identities and self-categorization with these identities can shift from one situation to another, coloring perceptions and evaluations of the self and others. This dissertation provides evidence that self-categorization with a novel group can override ostensible stable and pervasive racial biases in memory and evaluation and examines the neural substrates that mediate these processes. Experiment 1 shows that self-categorization with a novel mixed-race group elicited liking for ingroup members, regardless of race. This preference for ingroup members was mediated by the orbitofrontal cortex – a region of the brain linked to subjective valuation. Participants in novel groups also had greater fusiform and amygdala activity to novel ingroup members, suggesting that these regions are sensitive to the current self-categorization rather than features associated with race. Experiment 2 shows that preferences for ingroup members are evoked rapidly and spontaneously, regardless of race, indicating that ingroup bias can override automatic racial bias. Experiment 3 provides evidence that preferences for ingroup members are driven by ingroup bias rather than outgroup derogation. Experiment 4 shows that self-categorization increases memory for ingroup members eliminating the own-race memory bias. Experiment 5 provides direct evidence that fusiform activity to ingroup members is associated with superior memory for ingroup members. This study also shows greater amygdala activity to Black than White faces who are unaffiliated with either the ingroup or outgroup, suggesting that social categorization is flexible, shifting from group membership to race within a given social context. These five experiments illustrate that social perception and evaluation are sensitive to the current self-categorization – however minimal – and characterized by ingroup bias. This research also offers a relatively simple approach for erasing several pervasive racial biases. This multi-level approach extends several theories of intergroup perception and evaluation by making explicit links between self-categorization, neural processes, and social perception and evaluation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».