The Knowledge‐Experience‐Evaluation Relationship: A Structural Equations Modeling Test of Gender Differences
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study examines the differences between males and females concerning the relationship of subjective knowledge (SK), experience (EXP), and perceived product evaluation difficulty (DE). Using survey data, we test structural equation models (SEM) of the relationships between these three variables, in the context of four product categories. We verify, via confirmatory factor analysis, that EXP and SK are separate yet related constructs. We then test separate (m/f) SEM models, followed by multi‐group model analysis. A number of significant gender differences are revealed. For males, SK fully mediates the relationship between EXP and DE, whereas for females the latter is both directly and indirectly (via SK) related to EXP. Females' DE scores are higher than males in most of the product categories considered. Other observed gender differences, implications, and future research directions are discussed. Résumé Cette recherche examine les différences entre les hommes et les femmes concemant la relation entre la connaissance subjective (SK), l'expérience (EXP), et la difficulté d'évaluer dans la perception du produit (DE). Nous nous servons de données recueillies au cours d'une enquête pour tester les modèles d'équations structurelles des relations entre ces trois variables, et ce pour quatre catégories de produits. Grâce à l'analyse factorielle confirmatoire, nous montrons que l'EXP et la SK sont des concepts distincts mais corrélés. Notre étude nous permet de relever des différences notoires entre les hommes et les femmes. Pour les hommes, la relation entre l'EXP et la DE se fait par l'intermédiaire de la SK. Pour les femmes, la DE est reliée directement et indirectement (via SK) à l'EXP. Pour la plupart des catégories étudiées. la moyenne de la variable DE des femmes est supérieure à celle des hommes. L'article se penche également sur d'autres différences entre les hommes et les femmes, sur les conséquences de ces différences, et propose des pistes de recherche futures dans le domaine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».