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Enregistrement W2021072506 · doi:10.1177/1470595814564767

The role of self-concept in cross-cultural communication

2015· article· en· W2021072506 sur OpenAlexaff
Andre Pekerti, David C. Thomas

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cross Cultural Management · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCollectivismSocial psychologyPsychologySelf construalInterdependenceConsistency (knowledge bases)IndividualismArgumentativeContradictionIntercultural communicationCross-culturalSociologyMathematicsEpistemologyCommunicationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Empirical evidence supports the notion that communication behaviors in intercultural encounters are effectively extensions of cultural values as well as epistemologies. Study 1 established communication behaviors of Asians and New Zealanders (NZs) as consistent with vertical collectivism and horizontal individualism, respectively. In particular, argumentativeness is positively related to independent self-construal (SC) and negatively related to interdependent SC. This supports Markus and Kitayama’s SC theory. Study 2 showed that NZs exhibited more idiocentric and argumentative behavior, while Asians displayed more sociocentric and less argumentative behavior during two actual interactions; specifically, participants diverged in their communication styles to be more consistent with their cultural values during intercultural interactions. Analyses of decision outcomes provide support that culture moderates cognitive consistency behaviors such that NZs exhibited more inconsistency-reduction behaviors, which is rooted in adherence to noncontradiction. In contrast, Asians exhibited more inconsistency-support behaviors, suggesting that naive dialecticism rooted in acceptance of contradiction is customary in Asian social interaction.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,373 · 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'étudeQualitatif
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

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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