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Enregistrement W1956863201 · doi:10.1002/per.1844

Processing of Unjust and Just Information: Interpretation and Memory Performance Related to Dispositional Victim Sensitivity

2012· article· en· W1956863201 sur OpenAlexaff
Anna Baumert, Kathleen Otto, Nadine Thomas, D. Ramona Bobocel, Manfred Schmitt

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Personality · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésPsychologyInjusticeConnotationEconomic JusticeSocial psychologyStyle (visual arts)Information processingResolution (logic)Interpretation (philosophy)Sensitivity (control systems)Cognitive psychologyArtificial intelligenceLawComputer sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With two studies, we tested whether dispositional victim sensitivity involves one of two kinds of biased processing style: either a processing style in which unjust—but not just—information is processed more readily and accurately than neutral information or a processing style in which unjust and just information is processed preferentially over neutral information. In Study 1, victim sensitivity increased the speed with which participants resolved ambiguous sentence fragments in cases in which the resolution yielded an unjust connotation, as well as in cases in which the resolution yielded a just connotation, but not when the resolution was neutral with respect to justice. In Study 2, persons high in victim sensitivity displayed enhanced memory performance for both unjust and just information relative to neutral information over a 1–week retention interval. The results are consistent with the assumption that victim sensitivity is characterized by the activation potential and elaboration of both injustice and justice concepts. Our findings are important for the understanding of how the fear of being exploited among victim–sensitive persons shapes antisocial behaviour. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,286 · 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.

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

Citations27
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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