The Role of Race, Age, and Body Size in Perceptions of Femininity, Attractiveness, and Expressions of Benevolent Sexism
Notice bibliographique
Résumé
Foundational research on gender stereotypes and prejudice often lacks target diversity, contributing to a possibly narrow understanding of person perception. To address this gap, five within-participants studies (N = 757) examined how perceptions of femininity, attractiveness, and expressions of benevolent sexism shift at intersections of target women’s race (Asian/Black/White), age (young/old), and body size (thin/fat). Studies 1a and 1b investigated femininity and attractiveness perceptions using category labels for racial groups (e.g., Asian women), combinations of race and age groups (e.g., young Asian women), and combinations of race and body size groups (e.g., thin Asian women). Among thin and young targets, Asian women and White women were rated as more feminine and more attractive than Black women. In contrast, racial differences attenuated among old and fat targets, suggesting that older age and larger body size may be stronger cues than race for femininity and attractiveness judgments. Studies 2a (race), 2b (race x age), and 2c (race x body size) replicated and extended these findings using pilot-tested photos of real women (four studies; N = 160). In Study 2a, participants rated photos of three randomized targets (Asian/Black/White) on femininity, attractiveness, and benevolent sexism. Asian women and White women were perceived as more feminine and more attractive than Black women, but were only marginally greater targets of benevolent sexism than Black women. In Studies 2b and 2c, participants rated photos of six randomized targets varying in race and age and race and body size. Race interacted with age (2b) and body size (2c), such that Asian women and White women were perceived as more feminine and more attractive than Black women when targets were young or thin. Young and thin White women, along with young Asian women, were greater targets of benevolent sexism than young and thin Black women. Racial differences attenuated among old and fat targets for femininity, attractiveness, and benevolent sexism. Together, these data update our understanding of gender stereotypes and prejudice, and further demonstrate that person perception shifts substantially at different intersections of identity.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».