Do you really understand? Achieving accuracy in interracial relationships.
Notice bibliographique
Résumé
Accurately perceiving whether interaction partners feel understood is important for developing intimate relationships and maintaining smooth interpersonal exchanges. During interracial interactions, when are Whites and racial minorities likely to accurately perceive how understood cross-race partners feel? We propose that participant race, desire to affiliate, and racial salience moderate accuracy in interracial interactions. Examination of cross-race roommates (Study 1) and interracial interactions with strangers (Study 2) revealed that when race is salient, Whites higher in desire to affiliate with racial minorities failed to accurately perceive the extent to which racial minority partners felt understood. Thus, although the desire to affiliate may appear beneficial, it may interfere with Whites' ability to accurately perceive how understood racial minorities feel. By contrast, racial minorities higher in desire to affiliate with Whites accurately perceived how understood White partners felt. Furthermore, participants' overestimation of how well they understood partners correlated negatively with partners' reports of relationship quality. Collectively, these findings indicate that racial salience and desire to affiliate moderate accurate perceptions of cross-race partners-even in the context of sustained interracial relationships-yielding divergent outcomes for Whites and racial minorities. (PsycINFO Database Record (c) 2015 APA, all rights reserved).
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».