Perspective-takers behave more stereotypically.
Notice bibliographique
Résumé
Nine studies demonstrated that perspective-takers are particularly likely to adopt a target's positive and negative stereotypical traits and behaviors. Perspective-takers rated both positive and negative stereotypic traits of targets as more self-descriptive. As a result, taking the perspective of a professor led to improved performance on an analytic task, whereas taking the perspective of a cheerleader led to decreased performance, in line with the respective stereotypes of professors and cheerleaders. Similarly, perspective-takers of an elderly target competed less compared to perspective-takers of an African American target. Including the stereotype in the self (but not liking of the target) mediated the effects of perspective-taking on behavior, suggesting that cognitive and not affective processes drove the behavioral effects. These effects occurred using a measure and multiple manipulations of perspective-taking, as well as a panoply of stereotypes, establishing the robustness of the link between perspective-taking and stereotypical behavior. The findings support theorizing (A. D. Galinsky, G. Ku, & C. S. Wang, 2005) that perspective-takers utilize information, including stereotypes, to coordinate their behavior with others and provide key theoretical insights into the processes of both perspective-taking and behavioral priming.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».