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Enregistrement W2100424544 · doi:10.1177/0022022110361774

The Dynamics of Face Loss Following Interpersonal Harm for Chinese and Americans

2010· article· en· W2100424544 sur OpenAlexaff
Yuan Liao, Michael Harris Bond

Notice bibliographique

RevueJournal of Cross-Cultural Psychology · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterpersonal communicationPsychologySocial psychologyHarmPersonalityNorm (philosophy)CredibilityFace (sociological concept)SociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Face concerns arise in any encounter where one’s credibility as a social actor is questioned by the flow of interpersonal exchanges. Being the target of another’s harmful acts raises the question of one’s deservingness for that harm, thereby bringing one’s face into question. The present study tests whether Hong Kong Chinese are more sensitive to the consequent loss of their own face than are Americans, when targeted during interpersonal encounters. It addresses this question by assessing whether two factors predicting face loss are universal or culturally specific in their impacts. The factors are loss of relative power following the harm doing and degree of norm violation characterizing the harm doing. The results showed that loss of relative power in the relationship by the target vis-à-vis the perpetrator predicted face loss for Americans, but not for Hong Kong Chinese. Although greater norm violation led to more face loss in both groups, the linkage between the two constructs was stronger for Hong Kong Chinese than for Americans. The culturally derived personality variables of horizontal-vertical individualism-collectivism were, however, unable to unpackage either cultural difference in linkage strength. Possible reasons for these findings are discussed, and suggestions are offered for increasing the scope of this basic model in explaining face loss following interpersonal harm.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,304
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,427 · 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 tête enseignante, 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

Citations46
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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