MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2135699583 · doi:10.1111/j.0021-9029.2006.00023.x

Coping With Threats to Just‐World Beliefs: Derogate, Blame, or Help?<sup>1</sup>

2006· article· en· W2135699583 sur OpenAlexaff
Graeme A. Haynes, James M. Olson

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Social Psychology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlameDerogationPsychologyJust-world hypothesisSocial psychologyCharacter (mathematics)Economic JusticeLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present research investigated Lerner's (1970, 1980) just‐world theory by manipulating victim‐related factors in a scenario and measuring several possible strategies for dealing with the threat to participants' just‐world beliefs created by the victim's intense suffering. Participants read a story about a victim who varied in terms of his character (likeable vs. unlikeable) and behavioral responsibility for causing his accident (high vs. low). The general pattern of results showed that for the unlikeable low‐responsibility victim, the primary response to protect justice beliefs appeared to be character derogation; for the likeable high‐responsibility victim, the primary protective strategy appeared to be blame; and for the likeable low‐responsibility victim, the primary protective strategy appeared to be compensation. Implications for just‐world theory are discussed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations54
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Applied Social PsychologyMême sujetPsychology of Moral and Emotional JudgmentTravaux en français237 207