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Enregistrement W1984906377 · doi:10.1177/1368430205056465

Normative Influence and Rational Conflict Decisions: Group Norms and Cost-Benefit Analyses for Intergroup Behavior

2005· article· en· W1984906377 sur OpenAlexafffundabout
Winnifred R. Louis, Donald M. Taylor, Rebecca L. Douglas

Notice bibliographique

RevueGroup Processes & Intergroup Relations · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensDalhousie UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaSociety for the Psychological Study of Social Issues
Mots-clésOutgroupIngroups and outgroupsNormativePsychologySocial psychologyGroup conflictNorm (philosophy)Expectancy theoryContext (archaeology)PerceptionPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present paper articulates a model in which ingroup and outgroup norms inform ‘rational’ decision-making (cost-benefit analysis) for conflict behaviors. Norms influence perceptions of the consequences of the behavior, and individuals may thus strategically conform to or violate norms in order to acquire benefits and avoid costs. Two studies demonstrate these processes in the context of conflict in Québec. In the first study, Anglophones’ perceptions of Francophone and Anglophone norms for pro-English behaviors predicted evaluations of the benefits and costs of the behaviors, and these cost-benefit evaluations in turn mediated the norm-intention links for both group norms. In the second study, a manipulated focus on supportive versus hostile ingroup and outgroup norms also predicted cost-benefit evaluations, which mediated the norm-intention relationships. The studies support a model of strategic conflict choices in which group norms inform, rather than suppress, rational expectancy-value processes. Implications for theories of decision-making and normative influence 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations92
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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