{"id":15107,"date":"2026-05-12T14:10:12","date_gmt":"2026-05-12T14:10:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/portfolio\/maximilian-primbs\/"},"modified":"2026-05-12T14:12:52","modified_gmt":"2026-05-12T14:12:52","slug":"maximilian-primbs","status":"publish","type":"us_portfolio","link":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/portfolio\/maximilian-primbs\/","title":{"rendered":"Maximilian Primbs"},"content":{"rendered":"","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":7,"featured_media":15108,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"us_portfolio_category":[45],"class_list":["post-15107","us_portfolio","type-us_portfolio","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","us_portfolio_category-new-template"],"acf":{"naam_van_het_proefschift":"Situational Models of Bias","samenvatting":"Hoewel ze sterk verschillen in inhoud en voorspellingen, beschouwen traditionele modellen van attitudes ze als eigenschap van mensen. De culturele en persoonlijke leergeschiedenis van mensen verankert associaties tussen sociale groepen en concepten in het brein, wat onvermijdelijk het denken, voelen en handelen vormgeeft. Althans, theoretisch. Een groeiend aantal empirische studies toont aan dat de intergroup attitudes van mensen slechts zwak samenhangen met intergroepgedrag. Zo voorspellen de attitudes van mensen ten opzichte van zwarte mensen, bijvoorbeeld, slechts zwak hoe zij zich tegenover zwarte mensen gedragen. Tegenover deze traditionele modellen staat een recenter ontwikkeld model, het 'Bias of Crowds' model, dat impliciete vooroordelen herdefinieert als een eigenschap van situaties of omgevingen. Het model stelt dat geaggregeerde impliciete attitudes de gedeelde culturele kennis weerspiegelen die toegankelijk is in een situatie of omgeving. Vervolgens weerspiegelen regionaal geaggregeerde impliciete attitudes de gedeelde culturele kennis die toegankelijk is in een bepaalde regio, oftewel de lokale sociale en culturele omgeving. In dit proefschrift heb ik meerdere empirische voorspellingen van het Bias of Crowds model onderzocht met als doel het model te verfijnen en ons begrip te verbeteren van hoe omgevingen impliciete attitudes vormgeven.\n\nIn Hoofdstuk 2 heb ik empirisch bewijs voor het Bias of Crowds model besproken, bestaande studies ge\u00efntegreerd in een coherente psychologische theorie en falsifieerbare voorspellingen afgeleid uit het model. Dit hoofdstuk vat alle empirische hoofdstukken samen die in dit proefschrift zijn gepresenteerd en sluit af met idee\u00ebn voor toekomstig onderzoek. Ik heb de belangrijkste voorspellingen van het model uiteengezet. Ten eerste, als regionaal geaggregeerde impliciete bias-scores de lokale sociale en culturele omgeving weerspiegelen, zouden ze ook het systeem moeten weerspiegelen dat deze omgeving heeft gecre\u00eberd. Historische ongelijkheden zouden lokale sociale en culturele omgevingen kunnen hebben gecre\u00eberd die de ongelijkheid rechtvaardigden. Dit cre\u00eberde op zijn beurt normen, stereotypen, wetten en instellingen die de lokale sociale en culturele omgeving in stand hielden, lang nadat de ongelijkheid was verdwenen. Ten tweede, kenmerken van de omgeving die negatieve of stereotiepe mentale inhoud toegankelijker maken, zouden moeten leiden tot een toename van regionaal geaggregeerde impliciete bias-scores. Ten derde, als regionaal geaggregeerde bias de lokale sociale en culturele omgeving weerspiegelt, dan zouden veranderingen in de sociale en culturele omgeving veranderingen in geaggregeerde bias moeten veroorzaken. In de volgende hoofdstukken heb ik deze belangrijkste voorspellingen onderzocht.\n\nIn Hoofdstuk 3 onderzocht ik het verband tussen historische 'sundown towns' en vooroordelen. Sundown towns zijn plaatsen in de Verenigde Staten die historisch gezien de bewegingsvrijheid of vestiging van raciale en etnische minderheden beperkten. Als de lokale sociale en culturele omgeving in historische sundown towns zich door de tijd heen heeft voortgezet, verwachtte ik dat de historische aanwezigheid van een sundown town in een regio samenhangt met een hoger niveau van hedendaagse vooroordelen ten opzichte van zwarte en witte Amerikanen. Hier combineerde ik historische databases over sundown towns in de Verenigde Staten met de geolocatiegegevens van de IAT van 1,3 miljoen Amerikanen. Ik ontdekte dat de historische aanwezigheid van sundown towns in een regio samenhangt met een hoger niveau van hedendaagse vooroordelen. Deze bevinding toont aan dat ik de overblijfselen van ongelijkheden uit het verre verleden nog steeds kan waarnemen.\n\nIn Hoofdstuk 4 onderzocht ik het verband tussen de historische aanwezigheid van kostscholen voor inheemse Amerikanen en vooroordelen jegens inheemse Amerikanen. Kostscholen voor inheemse Amerikanen hadden als expliciet doel inheemse Amerikaanse kinderen te assimileren in de witte Amerikaanse cultuur. Op basis van de bevindingen in hoofdstuk 3 en ander onderzoek voorspelde ik dat de historische aanwezigheid van een kostschool in een regio zou samenhangen met een hoger niveau van hedendaagse vooroordelen. Met behulp van de gegevens van bijna 300.000 mensen ontdekte ik echter dat regio's waar historisch gezien kostscholen voor inheemse Amerikanen waren gevestigd, juist een lager niveau van hedendaagse vooroordelen vertoonden. Ik plaatste deze bevindingen in een historische context en beargumenteerde dat culturele assimilatie in kostscholen voor inheemse Amerikanen (in tegenstelling tot de uitroeiing van inheemse Amerikanen als volk) het egalitaire standpunt van die tijd weerspiegelde. De aanwezigheid van een kostschool kan daarom een meer egalitaire lokale cultuur hebben weerspiegeld, die mogelijk in de loop der tijd is blijven bestaan door middel van verschillende psychologische processen, waaronder positief intergroepscontact. Deze studie suggereerde dus dat het verband tussen historische ongelijkheden en hedendaagse vooroordelen afhangt van de historische interpretatie van de ongelijkheid, en niet van hoe de ongelijkheid vandaag de dag wordt bekeken.\n\nIn Hoofdstuk 5 heb ik vervolgens onderzocht of intergroepscontact op regionaal niveau samenhangt met lagere niveaus van discriminatie tussen groepen. Hiervoor combineerde ik GPS-gegevens van 9,6 miljoen Amerikanen met gegevens over vooroordelen van 1,3 miljoen Amerikanen ten opzichte van witte en zwarte Amerikanen. In lijn met het mechanisme dat in Hoofdstuk 4 is beschreven, vond ik dat regio's met meer intergroepscontact lagere niveaus van vooroordelen vertonen. Deze studie ondersteunt intergroepscontact als een potentieel mechanisme waardoor een cultuur van egalitarisme in de loop der tijd heeft kunnen voortbestaan.\n\nIn Hoofdstuk 6 onderzocht ik het verband tussen de historische aanwezigheid van de Ku Klux Klan (KKK), hedendaagse opvattingen over witte en zwarte Amerikanen en hedendaagse activiteiten van witte supremacisten. Ik verwachtte dat de historische aanwezigheid van de KKK samenhangt met hogere niveaus van hedendaagse vooroordelen en meer hedendaagse activiteiten van witte supremacisten. Hoewel de historische aanwezigheid van de KKK inderdaad samenhangt met meer hedendaagse activiteiten van witte supremacisten, hangt deze ook samen met lagere niveaus van hedendaagse raciale vooroordelen. Ik beargumenteerde dat dit een tegenreactie laat zien: na de veroordeling van de Klan-leider voor de verkrachting en moord op een witte vrouw, wilden mensen zich van de KKK distanti\u00ebren en verschoven ze naar egalitarisme.\n\nDe geschiedenis wordt vaak herdacht in onze fysieke omgeving, met straten, scholen en universiteiten vernoemd naar historische figuren en monumenten ter nagedachtenis aan het verleden. In hoofdstuk 7 onderzocht ik de effecten van de aanwezigheid en verwijdering van Confederatie-monumenten, die de pro-slavernijzijde van de Amerikaanse Burgeroorlog herdenken, op vooroordelen. In Studie 1 onderzocht ik eerst of de aanwezigheid van een Confederatie-monument verband hield met hogere niveaus van vooroordelen ten opzichte van zwarte versus witte Amerikanen. Vervolgens gebruikte ik longitudinale modellen om het causale effect van de verwijdering van een Confederatie-monument op geaggregeerde vooroordelen binnen regio's te schatten. De correlationele, noch de longitudinale analyses brachten echter een betrouwbaar effect van Confederatie-monumenten op raciale vooroordelen aan het licht. Een verband tussen beide variabelen werd niet gevonden. In Studie 2 heb ik deelnemers willekeurig toegewezen aan een conditie waarin ze werden blootgesteld aan monumenten ter ere van de Confederatie of aan een passieve controleconditie, maar ik vond geen significant effect van blootstelling aan monumenten ter ere van de Confederatie op vooroordelen. In Studie 3 heb ik een within-subject design gebruikt, waarbij deelnemers eerst vragenlijsten over raciale vooroordelen invulden, vervolgens werden blootgesteld aan monumenten ter ere van de Confederatie en ten slotte de vragenlijsten over raciale vooroordelen opnieuw invulden. Ook hier heb ik geen significant effect van blootstelling aan monumenten ter ere van de Confederatie op vooroordelen waargenomen. Ten slotte heb ik in Studie 4 een veldexperiment uitgevoerd waarbij deelnemers vragenlijsten invulden voor een monument (versus een visueel vergelijkbaar controle-monument), maar ook hier vond ik geen significant effect van blootstelling aan monumenten op raciale vooroordelen. Ik concludeerde dat fysieke herinneringen aan historische ongelijkheden geen causaal effect hebben op vooroordelen.\n\nAls regionaal geaggregeerde vooroordelen de lokale sociale en culturele omgeving weerspiegelen, dan zouden veranderingen in de sociale en culturele omgeving veranderingen in geaggregeerde vooroordelen moeten veroorzaken. In hoofdstuk 8 en 9 heb ik dit idee getest voor twee verschillende veranderingen in de sociale en culturele omgeving. In hoofdstuk 8 testte ik het causale effect van de Black Lives Matter-protesten van 2020 op vooroordelen. De BLM-protesten van 2020 waren een grootschalige maatschappelijke beweging tegen politiegeweld en structureel racisme. Ik gebruikte data van Project Implicit van bijna 400.000 mensen om de dagelijkse veranderingen in geaggregeerde scores voor impliciete vooroordelen te volgen en ontdekte dat er een significante daling was in impliciete en expliciete vooroordelen na het begin van de BLM-protesten van 2020. Ik gebruikte causale modellen en balancerende gewichten (Balancing Weights) om het causale effect van de BLM-protesten van 2020 te schatten en ontdekte dat de protesten een causaal effect hadden op impliciete, maar niet op expliciete raciale vooroordelen. Deze studie leverde eerste bewijs dat veranderingen in de sociale en culturele omgeving veranderingen in impliciete vooroordelen veroorzaken.\n\nIn hoofdstuk 9 onderzocht ik of Kerstmis verband hield met veranderingen in vooroordelen. Bestaand onderzoek toont aan dat blootstelling aan religieuze symbolen \u2013 zoals wijdverbreid is tijdens Kerstmis \u2013 verband houdt met zowel hogere als lagere niveaus van vooroordelen tussen groepen. In mijn onderzoek met IAT data van Project Implicit, verzameld bij meer dan vier miljoen witte Amerikanen, vond ik dat Kerstmis (vergeleken met de anderen dagen van het jaar) gepaard ging met een toename van vooroordelen tegen zwarte mensen, Arabieren en mensen met een donkere huidskleur. Daarnaast constateerde ik een afname van vooroordelen tegen het jodendom, de islam en homoseksuelen. In Studie 2, waarbij dezelfde personen met Kerstmis en een week later werden gevolgd, vond ik een toename van vooroordelen tegen homoseksuelen en geen verandering in vooroordelen tegen Arabieren. De effecten van maatschappelijke gebeurtenissen kunnen dus verschillen afhankelijk van het sociale en culturele klimaat in dat jaar, en het samenvoegen van gegevens over meerdere jaren is mogelijk niet geschikt voor sommige onderzoeksvragen.\n\nHet model van de 'Bias of Crowds' is een causale theorie die voorspelt dat omgevingsfactoren impliciete vooroordelen veroorzaken. Hoewel het in de psychologie vrijwel onbekend is, heeft het trekken van causale conclusies uit niet-experimentele studies, zoals de studies die in dit proefschrift worden gepresenteerd, een lange geschiedenis in de economie en de politicologie. Daar zijn diverse instrumenten ontwikkeld om te helpen bij het schatten van causale effecten uit niet-experimentele ontwerpen. In hoofdstuk 10 heb ik een handleiding gegeven voor twee van deze instrumenten: Directed Acyclic Graphs (DAGs) en Balancing Weights. Dit hoofdstuk bevatte eenvoudig aanpasbare R-code en introduceerde de lezer op een toegankelijke manier in de terminologie van causale inferentie. Gerichte acyclische grafieken zijn een instrument waarmee onderzoekers hun causale model kunnen visualiseren en een wiskundige basis kunnen bieden voor het identificeren van een causaal effect. Balancerende gewichten zijn een instrument waarmee onderzoekers causale effecten kunnen schatten voor veelvoorkomende causale structuren. Als impliciete vooroordelen de sociale en culturele omgeving weerspiegelen, moeten interventies die gericht zijn op het verminderen van vooroordelen de sociale en culturele omgeving veranderen.\n\nIn hoofdstuk 11 besprak ik het Bias of Crowds model vanuit een beleidsperspectief en benadrukte ik beleidsaanbevelingen om de effecten van historische ongelijkheden tegen te gaan, sociale narratieven vorm te geven en de fysieke omgeving te veranderen als effici\u00ebnte manieren om vooringenomenheid tussen groepen te verminderen.\n\nAlles bij elkaar genomen biedt dit proefschrift een grondig onderzoek naar de belangrijkste voorspellingen van het Bias of Crowds model. Dit onderzoek omvat de zeven empirische hoofdstukken in dit proefschrift, twee overzichtsartikelen, een methodologisch artikel en vele andere lopende (of ten tijde van de verdediging afgeronde) onderzoeksprojecten. Ten eerste concludeer ik dat historische ongelijkheden samenhangen met hedendaagse vooringenomenheid, maar dat de vorm die deze samenhang aanneemt afhangt van de historische interpretatie van de ongelijkheid. Ten tweede concludeer ik dat de fysieke omgeving een minder belangrijke rol speelt bij het activeren en in stand houden van impliciete vooringenomenheid dan de sociale en culturele omgeving. Ten derde concludeer ik dat impliciete vooringenomenheid verandert naarmate de sociale en culturele omgeving verandert. Ik hoop dat dit proefschrift onderzoekers inspireert om niet langer te vragen wat impliciete vooroordelen zijn, maar in plaats daarvan discussies op gang te brengen over wanneer en waar impliciete vooroordelen zich voordoen.","summary":"Though vastly differing in content and predictions, traditional models of attitudes view attitudes as property of people. People\u2019s cultural and personal learning histories entrench associations between social groups and concepts into their minds, inevitably shaping how they think, feel, and act. At least theoretically. A growing body of empirical work has shown that people\u2019s intergroup attitudes are only weakly correlated with intergroup behaviour. For example, people\u2019s attitudes towards Black people only weakly predict how people act towards Black people. The Bias of Crowds model redefines implicit bias as a property of situations or environments. The model argues that aggregated implicit bias scores reflect shared cultural knowledge accessible in a situation or environment. Followingly, regionally aggregated implicit bias scores reflect the shared cultural knowledge accessible in a given region, or the local social and cultural environment. In this dissertation, I examined multiple empirical predictions of the Bias of Crowds model with the aim of refining the model and improving our understanding of how environments shape implicit bias.\n\nIn Chapter 2, I reviewed the empirical evidence for the Bias of Crowds model, integrated existing studies into coherent psychological theory, and derived falsifiable predictions from the model. This chapter summarized all empirical chapters presented in this dissertation and concludes with ideas for future research. I outlined seminal predictions of the model and evaluated empirical evidence for each prediction. First, if regionally aggregated implicit bias scores reflect the local social and cultural environment, they should also reflect the system that created this environment. Historical inequalities might have created local social and cultural environments that justified the inequality, in turn creating norms, stereotypes, laws and institutions that perpetuated the local social and cultural environment long after the inequality has passed. Second, features of the environment that make negative or stereotypical mental content more accessible, should lead to increases in regionally aggregated implicit bias scores. Third, if regionally aggregated bias reflects the local social and cultural environment, then changes in the social and cultural environment should cause changes in aggregated bias. In the subsequent chapters I discussed these and other details in more detail.\n\nIn Chapter 3, I investigated the association between historical sundown towns and racial bias. Sundown towns are places in the United States that historically limited the movement or settlement of racial and ethnic minorities. If the local social and cultural environment present in historical sundown towns perpetuated itself across time, I would expect that the historical presence of a sundown town in a region is associated with higher levels of modern-day racial bias. Here, I combined historical databases on sundown towns in the United States with Project Implicit, geolocated IAT data of 1.3 million people. I found that the historical presence of sundown towns in a region was associated with higher levels of modern-day racial bias. This finding demonstrates that the remnants of long-past inequalities can still be observed today.\n\nIn Chapter 4, I investigated the association between the historical presence of Native American boarding schools and bias towards Native Americans. Native American boarding schools had the explicit purpose of assimilating Native American children into White American culture. Based on the findings observed in Chapter 3 and other research, I predicted that the historical presence of a boarding school in a region would be associated with higher levels of modern-day bias. However, using the data of almost 300.000 people, I found that regions that historically featured Native American boarding schools displayed lower levels of modern-day bias. I situated these findings in the historical context and noted that cultural assimilation in Native American boarding schools (as opposed to extermination of Native Americans as a people) reflected the egalitarian viewpoint at the time. The presence of a boarding school may therefore have reflected a more egalitarian local culture, which may have persisted over time through various psychological processes, including positive intergroup contact. This study thus suggested that the association between historical inequalities and modern-day biases depends on the historical interpretation of the inequality, and not on how the inequality is viewed today.\n\nNext, in Chapter 5, I investigated whether regional-level intergroup contact is associated with lower levels of intergroup bias. To that end, I combined GPS data from 9.6 million Americans with data on racial bias from 1.3 million Americans. In line with the mechanism described in Chapter 4, I found that regions with higher levels of intergroup contact have lower levels of racial bias. This study bolsters intergroup contact as a potential mechanism through which a culture of egalitarianism may have persisted over time.\n\nIn Chapter 6, I investigated the association between historical Ku Klux Klan (KKK) presence, modern-day racial attitudes, and modern-day White Supremacist activity. I expected that historical KKK presence is associated with higher levels of modern-day racial bias and more modern-day White Supremacist activity. Though historical Klan presence was associated with more modern-day White Supremacist activity, it was also associated with lower levels of modern-day racial bias. While reflecting on these findings in Chapter 2, I argued that this represents a backlash effect: After the conviction of the Klan leader for the rape and murder of a White woman, people wanted to distance themselves from the Klan and shifted towards egalitarianism.\n\nHistory is often remembered in our physical environment, with streets, schools and universities named after historical figures and memorials commemorating the past. In Chapter 7, I investigated the effects of the presence and removal of Confederate monuments, which commemorate the pro-slavery side of the US civil war, on racial bias. In Study 1, I first investigated whether the presence of a Confederate monument was associated with higher levels of racial bias. Followingly, I used longitudinal models to estimate the causal effect of the removal of a Confederate monument on aggregated racial biases within regions. However, neither the correlational nor the longitudinal analyses revealed a reliable effect of Confederate monuments on racial bias, or an association between both variables. In Study 2, I randomly assigned participants to be exposed to Confederate monuments or a passive control condition but found no significant effect of exposure to Confederate monuments on racial bias. In Study 3, I utilized a within-subject design, in which participants first completed measures of racial bias, then were exposed to Confederate monuments, and finally repeated the measures of racial bias. Here, too, I observed no significant effect of exposure to Confederate monuments on racial bias. Finally, in Study 4, I conducted a field experiment in which participants completed measures in front of a monument (versus a visually similar control monument) but again found no significant effect of exposure monuments on racial bias. Based on these findings, I concluded the physical reminders of historical inequalities studied here do not causally affect racial bias.\n\nIf regionally aggregated bias reflects the local social and cultural environment, then changes in the social and cultural environment should cause changes in aggregated bias. In Chapter 8 and 9, I tested this idea for two different changes in the social and cultural environment. In Chapter 8, I estimated the causal effect of the 2020 Black Lives Matter protests on racial bias. The 2020 BLM protests were a large-scale societal movement against police violence and systemic racism. I used Project Implicit data of almost 400.000 people to track day-to-day changes in aggregated implicit bias scores and found that there was a significant drop in implicit and explicit racial bias after the onset of the 2020 BLM protests. I used causal models and balancing weights to estimate the causal effect of the 2020 BLM protests and found that the protests causally affected implicit, but not explicit racial bias. This study provided initial evidence that changes in the social and cultural environment cause changes in implicit bias.\n\nIn Chapter 9, I investigated whether Christmas was associated with changes in racial bias. Existing research shows that exposure to religious symbols \u2013 as would be widespread during Christmas \u2013 is associated with both higher and lower levels of intergroup bias. Here, I found in the Project Implicit data of more than four million White Americans that Christmas was associated with increases in biases against Black people, Arab people, and people with darker skin tones. Additionally, I found that there were decreases in bias towards Judaism, Islam, and gay people. In a subsequent within-subjects study, I tracked the same people on Christmas and a week later and found increases in bias against gay people, and no changes in bias against Arab people. The effects of societal events may therefore differ depending on the social and cultural climate during that year, and aggregating data across years may be inappropriate for some research questions.\n\nThe Bias of Crowds model is a causal theory and predicts that environmental features cause implicit bias. Though virtually unheard of in psychology, drawing causal inferences from non-experimental studies, such as the studies presented in this dissertation, has a long history in economics and political science, which developed a variety of tools to help with the estimation of causal effects from non-experimental designs. In Chapter 10, I provided a tutorial for two such tools: Directed Acyclic Graphs and balancing weights. This chapter included easily adaptable R Code and gently introduces readers to the terminology of causal inference. Directed Acyclic Graphs are a tool that allow researchers to display their causal model and provide a mathematical foundation that allows for the identification of a causal effect. Balancing weights are a tool that allow researchers to estimate causal effects for common causal structures.\n\nIf implicit bias reflects the social and cultural environment, interventions that aim to decrease bias need to change the social and cultural environment. In Chapter 11, I discussed the Bias of Crowds model from a policy perspective and highlighted policy recommendations on counteracting the effects of historical disparities, shaping social narratives, and changing physical environments as efficient ways of decreasing intergroup bias.\n\nTogether, this dissertation provides a thorough examination of key predictions of the Bias of Crowds model. This examination spans the seven empirical chapters included in this thesis, two review articles, a methodological paper, and many more on-going (or by the time of defence, completed) research projects. First, I conclude that historical inequalities are associated with modern-day bias, but that the direction this association takes depends on the historical interpretation of the inequality. Second, I conclude that the physical environment may not play a causal role in activating and maintaining implicit bias. Third, I conclude that implicit bias changes as the social and cultural environment changes. I hope that this dissertation inspires researchers to stop asking what implicit bias is, and instead triggers discussions about when and where implicit bias is.","auteur":"Maximilian Primbs","auteur_slug":"maximilian-primbs","publicatiedatum":"23 juni 2026","taal":"EN","url_flipbook":"https:\/\/ebook.proefschriftmaken.nl\/ebook\/maximilianprimbs?iframe=true","url_download_pdf":"https:\/\/ebook.proefschriftmaken.nl\/download\/6094842c-1419-4074-b484-3fc768c32819\/optimized","url_epub":"","ordernummer":"18920","isbn":"","doi_nummer":"","naam_universiteit":"Radboud Universiteit","afbeeldingen":15109,"naam_student:":"","binnenwerk":"","universiteit":"Radboud Universiteit","cover":"","afwerking":"","cover_afwerking":"","design":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio\/15107","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/us_portfolio"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=15107"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio\/15107\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":15110,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio\/15107\/revisions\/15110"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/15108"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=15107"}],"wp:term":[{"taxonomy":"us_portfolio_category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.proefschriftmaken.nl\/en\/wp-json\/wp\/v2\/us_portfolio_category?post=15107"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}