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Enregistrement W2087683740 · doi:10.1037/a0025883

More than a body: Mind perception and the nature of objectification.

2011· article· en· W2087683740 sur OpenAlexfundno aff
Kurt Gray, Joshua Knobe, Mark Sheskin, Paul Bloom, Lisa Feldman Barrett

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality and Social Psychology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyObjectificationSocial psychologyPerceptionAttributionRegulatory focus theoryHarmMentalizationSense of agencySocial perceptionAgency (philosophy)MoralityAction (physics)Cognitive psychologyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to models of objectification, viewing someone as a body induces de-mentalization, stripping away their psychological traits. Here evidence is presented for an alternative account, where a body focus does not diminish the attribution of all mental capacities but, instead, leads perceivers to infer a different kind of mind. Drawing on the distinction in mind perception between agency and experience, it is found that focusing on someone's body reduces perceptions of agency (self-control and action) but increases perceptions of experience (emotion and sensation). These effects were found when comparing targets represented by both revealing versus nonrevealing pictures (Experiments 1, 3, and 4) or by simply directing attention toward physical characteristics (Experiment 2). The effect of a body focus on mind perception also influenced moral intuitions, with those represented as a body seen to be less morally responsible (i.e., lesser moral agents) but more sensitive to harm (i.e., greater moral patients; Experiments 5 and 6). These effects suggest that a body focus does not cause objectification per se but, instead, leads to a redistribution of perceived mind.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations272
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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