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Enregistrement W7155521201 · doi:10.1353/ces.2025.a989106

The Control Conditions in our Heads: Leveraging Open-Ended Questions for Experimental Studies of Prejudice

2025· article· en· W7155521201 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Allison Harell, Irene Bloemraad

Notice bibliographique

RevueCanadian ethnic studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Power and Status Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrejudice (legal term)Identity (music)Interpretation (philosophy)Control (management)PerceptionComplement (music)Survey data collection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Experiments have emerged as key tools to assess Experiments have emerged as key tools to assess how identity markers influence attitudes and behaviours, either by cuing particular considerations or activating pre-existing biases. Vignettes and conjoint designs are especially popular, enabling researchers to isolate the effects of racial, ethnic, or migration cues. Yet these experiments rarely interrogate what respondents assume absent identity cues—that is, the “control conditions” in their minds. Using data from a nationally representative survey in Canada (N=861), we explore how open-ended survey responses illuminate underlying mental schema. We analyse qualitative interpretations of baseline vignettes, without identity information, describing a person experiencing hunger or being repeatedly stopped by police. The analysis reveals how people ascribe race, class, age, parental status, and other attributes, even absent cues. The findings offer insight into the mental templates that shape perception and judgment. Incorporating open-ended questions into survey design, we argue, enriches analysis of prejudice and clarifies interpretive baselines. The technique can complement experimental methods, nuance interpretation of control conditions, and point to new identity markers for future studies. It is also scalable, increasingly feasible with online surveys and large-language modelling. This helps bridge divides between experimental and qualitative research traditions in the study of race, ethnicity, and migration. Résumé: Les expériences sont devenues des outils essentiels pour évaluer la manière dont les marqueurs identitaires influencent les attitudes et comportements, soit en suscitant certaines considérations, soit en activant des biais préexistants. Les vignettes et les dispositifs de type conjoint sont particulièrement populaires, car ils permettent aux chercheurs d’isoler les effets des indices raciaux, ethniques ou liés à la migration. Pourtant, ces expériences interrogent rarement ce que les répondants présument en l’absence de tout indice identitaire — c’est-à-dire les « conditions de contrôle » qu’ils ont en tête. À partir d’un échantillon représentatif de la population au Canada (N = 861), nous examinons comment les réponses ouvertes permettent de mettre en évidence les schémas mentaux sous-jacents. Nous analysons les interprétations qualitatives de vignettes de référence, dépourvues d’informations identitaires, décrivant une personne souffrant de la faim ou étant fréquemment interpellée par la police. L’analyse révèle que les répondants attribuent spontanément une race, une classe sociale, un âge, un statut parental et d’autres caractéristiques, même en l’absence d’indices explicites. Ces résultats offrent un aperçu des schémas mentaux qui façonnent la perception et le jugement. Nous soutenons que l’intégration de questions ouvertes dans la conception des sondages enrichit l’analyse des préjugés et clarifie les bases interprétatives. Cette technique peut compléter les méthodes expérimentales, nuancer l’interprétation des conditions de contrôle et révéler de nouveaux marqueurs identitaires pour de futures études. Elle est également évolutive, de plus en plus réalisable grâce aux sondages en ligne et aux grands modèles de langage. Cela contribue à combler les divisions entre les traditions de recherche expérimentales et qualitatives dans l’étude de la race, de l’ethnicité et de la migration.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,186
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,386
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1860,386
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,010
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,339 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
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