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Enregistrement W1504053517 · doi:10.1111/j.1467-839x.2004.00132.x

Optimism across cultures: In response to the severe acute respiratory syndrome outbreak

2004· article· en· W1504053517 sur OpenAlexafffundabout
Li‐Jun Ji, Zhiyong Zhang, Esther Usborne, Yanjun Guan

Notice bibliographique

RevueAsian Journal Of Social Psychology · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueOptimism, Hope, and Well-being
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésOptimismPessimismContext (archaeology)PsychologyBeijingChinaSocial psychologyDemographySociologyPolitical scienceHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on our early research, we predicted that the Chinese may be more optimistic and less pessimistic than North Americans in response to negative life events. A survey was conducted to investigate optimism cross culturally in the context of the severe acute respiratory syndrome (SARS) outbreaks in Canada and China. Chinese students in Beijing and European Canadians in Toronto answered questions about their perceptions of SARS. No significant cultural difference was found on dispositional optimism, as measured by the Revised Life Orientation Test (LOT‐R). Unrealistic optimism was measured in the context of SARS. Both groups demonstrated unrealistic optimism (i.e. reporting that the self was less likely than an average person to get infected with SARS). Such optimistic bias was stronger among Chinese than among Canadians. Compared to the actual infection rates in Beijing and Toronto, both Chinese and Canadian participants overestimated their own chances of getting infected, indicating that they were being pessimistic. Indeed, Chinese were less pessimistic than Canadians. In addition, even though the Chinese reported more inconvenience brought by SARS than did Canadians, they also reported more positive changes brought by SARS, reflecting the Chinese dialectical views of events. Implications for research on optimism in context are discussed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,360 · 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

Citations137
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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