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Enregistrement W2159322167 · doi:10.3389/fpsyg.2013.00960

Images from a jointly-arousing collective ritual reveal affective polarization

2013· article· en· W2159322167 sur OpenAlexfundno aff
Joseph Bulbulia, Dimitris Xygalatas, Uffe Schjoedt, Sabela Fondevila, Chris G. Sibley, Ivana Konvalinka

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvolutionary Game Theory and Cooperation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaVictoria UniversityAarhus UniversitetJohn Templeton FoundationTempleton World Charity FoundationVelux Stiftung
Mots-clésValence (chemistry)PsychologyArousalEmpathyRiteEmotional valenceCognitive psychologySocial psychologyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Collective rituals are biologically ancient and culturally pervasive, yet few studies have quantified their effects on participants. We assessed two plausible models from qualitative anthropology: ritual empathy predicts affective convergence among all ritual participants irrespective of ritual role; rite-of-passage predicts emotional differences, specifically that ritual initiates will express relatively negative valence when compared with non-initiates. To evaluate model predictions, images of participants in a Spanish fire-walking ritual were extracted from video footage and assessed by nine Spanish raters for arousal and valence. Consistent with rite-of-passage predictions, we found that arousal jointly increased for all participants but that valence differed by ritual role: fire-walkers exhibited increasingly positive arousal and increasingly negative valence when compared with passengers. This result offers the first quantified evidence for rite of passage dynamics within a highly arousing collective ritual. Methodologically, we show that surprisingly simple and non-invasive data structures (rated video images) may be combined with methods from evolutionary ecology (Bayesian Generalized Linear Mixed Effects models) to clarify poorly understood dimensions of the human condition.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations29
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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