When a Smile Changes into Evil: Pitfalls of Smiles Following Social Exclusion
Notice bibliographique
Résumé
People have a fundamental and a critical need to belong. Social exclusion impairs this need and rejectedindividuals must seek to regain acceptance from others. It is known that such individuals show an increasedpreference for smiles. On the other hand, social exclusion sometimes leads to aggression. It is possible that thiscontradiction is modulated by acceptance and the level of control, such that prosocial behavior occurs inresponse to evidence of social affirmation, whereas aggression increases in response to reductions in the level ofcontrol. However, little is known about the impact of smiles without social affirmation, or the interactionbetween the effects of smiles and the level of control. In this study, we investigated the effects of such smiles bymanipulating an excluder’s facial expressions (i.e., neutral and smiling faces) and similarity to the participant(i.e., level of control). We hypothesized that smiling excluders that are similar to the participant would increaseaggression in the participant, presumably because being rejected by a similar partner reduces the level of control.In support of our hypothesis, results indicated that when excluders smiled, increased aggression was directed atthose excluders that were similar to the participant. Our findings imply that a smile of an excluder directed at theperson being excluded is one of the risk factors for aggressive behaviors in the excluded person.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».