Gender, mood state, and justice preference: Do mood states moderate gender‐based norms of justice?
Notice bibliographique
Résumé
The present study extends research on distributive justice by investigating whether a person's mood state moderates the robust effects of gender norms on allocation decisions. One hundred and eighty undergraduates (90 men: 90 women) were asked to undergo a mood induction procedure in which they were randomly assigned to a positive, negative, or neutral mood condition, and to work on a task with either a male or female co-worker (confederate). This resulted in a 2 (gender of participant) x 2 (gender of confederate) x 3 (positive vs. neutral vs. negative mood) between-subjects factorial design. Following completion of the task, participants were informed that they did 60% of the work and their co-worker did 40%. They were then asked to divide money between themselves and their co-worker in a way that they considered fair. The analysis revealed a three-way interaction in participants self-payment whereby men in a negative mood, working with other men took more pay for themselves than did participants in all other conditions. Specifically, 60% of the participants in this condition, allocated the payment either equitably or in a manner suggesting even greater self-interest. These results support the view that gender effects are strongly influenced by the presence of other relevant contextual cues.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».