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Enregistrement W6906511317 · doi:10.17605/osf.io/s56tq

Social categorization and math stereotyping (replication using new images)

2020· other· en· W6906511317 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Science Framework · 2020
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCategorizationWhite (mutation)Race (biology)Social categoryTest (biology)Association (psychology)White Britishsort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The first purpose of this study is to replicate our previous study investigating how people spontaneously categorize Asian women, versus White men, when completing a math/arts IAT that allows these targets to be categorized by race, gender, or both. The second goal is to examine whether categorization (by race, gender, or both) results in stereotype-consistent associations. Specifically, are people who appear to be categorizing these faces primarily by gender less likely to associate Asian women with math compared to those who appear to be categorizing primarily by race? An Implicit Association Test (IAT) will be used to examine these questions. In the IAT, participants will be presented with Asian female faces and White male faces and will be asked to categorize these faces using a header showing both race and gender (i.e., “Asian Woman” cartoon image “White Man” cartoon imaes). In order to determine how people are primarily categorizing these faces, we will add 3 additional categorization trials seamlessly to the end of the measure. These will be selected from four images that include Asian men (n=2) and White women (n=2) of comparable age and attractiveness. If participants are attending primarily to race, they should sort these with the Asian woman and White man header, respectively. By contrast, if participants are attending primarily to gender, we should see the reverse pattern – Asian men should be sorted with the White Man header, and White women should be sorted with the Asian Woman header. Based on our previous studies, we anticipate that the majority of participants will categorize by gender and that they will show a math-gender stereotype on this implicit measure, despite the female images being exclusively of East-Asian women. Unlike our previous study with a similar design, we are making use of a new set of images from " Beaupré, M.G., & Hess, U. (in press). Cross-cultural emotion recognition among Canadian ethnic groups." Journal of Cross-cultural Psychology. (with one Asian female face replaced due to make-up; and taken from Utrecht ECVP). All images were also cropped with an oval so that only the main parts of the face appear. We plan to collect 160 participants.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,468
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,316 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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