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Enregistrement W7029505893

“Invisible” Black Women Being Denied, Passed Over, and Ignored as a Function of Racism (not Sexism) Among White People

2023· other· en· W7029505893 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBrock University Digital Repository (Brock University) · 2023
Typeother
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychology, Coaching, and Therapy
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRacismPopulationPsychometrics of racismBlack womenWhite (mutation)Context (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is considerable debate in psychology about the extent to which Black women (vs. Black men or White women) are targeted for discrimination, especially as a function of racism/sexism. To gain greater insight into the perpetration of racial and gender-based discrimination against Black women, Study 1 (N = 431; White MTurk workers) considered whether individual endorsement of sexism/racism moderates healthcare discrimination against Black or East-Asian (vs. White) women. Participants completed measures of modern racism/hostile sexism before being randomly assigned to make healthcare recommendations regarding a Black, White, or East-Asian female target. Collapsing across individual differences, there was not significantly more opposition to recommending healthcare resources for Black or East-Asian (vs. White) women. However, COVID-19 and general physical-health discrimination against Black (vs. White) women significantly increased as individual endorsement of racism increased. Furthermore, participants higher (vs. lower) in endorsement of racism were more opposed to recommending healthcare resources for Black (but not for White) women. Individual differences did not moderate any form of healthcare discrimination against East-Asian (vs. White) women. 
\n Study 2 (N = 480; White male MTurk workers) considered whether individual endorsement of sexism or racism moderated STEM-workforce discrimination against Black women (vs. Black men or White women). Participants completed prejudice measures before being randomly assigned to make hiring and promotion timeline recommendations for a Black female, Black male, White female, or White male target. Collapsing across individual differences, Black women (vs. White women or Black men) were not deemed less hirable or needing longer promotion timelines. Additionally, individual differences in racism did not significantly moderate STEM-workforce discrimination against Black (vs. White) women, but a marginally significant trend revealed more hiring opposition against Black women as racism increased. However, STEM-workforce discrimination against Black women (vs. Black men) was greater among participants higher (vs. lower) in endorsement of racism but not sexism. Furthermore, participants higher (vs. lower) in endorsement of racism were more opposed to hiring Black women (but not Black men or White women) and recommended longer promotion timelines for Black women (but not for Black men). This thesis concludes with a discussion of theoretical implications.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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