Children’s accent-based preferences and stereotypes in media contexts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Children are avid consumers of screen media, including television and mobile apps. Non-native and non-standard accents are underrepresented in media, and representations are often stereotypical. The present research investigated children’s accent-based preferences and stereotypes in media contexts. Children aged 5-6 and 9-10 selected characters, from a variety of characters with different accents, to play different archetypes in a television program (Experiment 1) or to serve as teachers in an educational app (Experiment 2). Results revealed that, in Experiment 1, children generally preferred for television characters to speak with a Canadian accent (versus British, Chinese, and Indian accents), regardless of character valence. In Experiment 2, in educational apps, children aged 9-10 preferred Canadian- or British-accented teachers for culturally-neutral subjects (e.g., oceans), and Chinese- and Indian-accented teachers for culturally-relevant subjects (e.g., Chinese pottery). This research contributes to our knowledge about children’s accent-based biases, and may guide development of more inclusive media offerings. List of authors and affiliations: Kathryn Harper: Ryerson University; Lili Ma: Ryerson University
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 tête enseignante, 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 ».