Perceptions and Consequences of Confronting Sexism: A Multi-Method Examination of Context and Confrontier Identities
Notice bibliographique
Résumé
Despite the numerous benefits of confronting prejudice, people rarely stand up to expressions of intergroup bias. Across three papers and nine studies, using a multi-method approach spanning scenario studies, reverse correlation paradigms, and an immersive interpersonal interaction, the present research investigated consequences and support for confrontation across confronter identities and contexts and their associated outcomes. In three experiments, Paper 1 examined expectations for confrontation related to a sexist incident, evaluations of the actors across confronting responses, and support for confrontation. These questions were investigated across various confronter identities (female target versus male witness) and context (social versus professional). In four experiments, Paper 2 used a reverse correlation paradigm to explore attributes (i.e., likeability, morality, masculinity, power, and age) associated with mental images of confronters versus nonconfronters of sexism. These perceptions were examined across varying confronter identities (female target, male witness, self). In two experiments, Paper 3 implemented an online chat interaction to investigate how confronting or passive responses affected perceptions of competence and likeability, support for confrontation, and leadership outcomes. Together, the results provide novel evidence for not only the disadvantages but also the advantages associated with confronting sexism across confronter identity and contexts. Benefits of confronting, particularly in domains related to power, competence, and leadership are highlighted.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».