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Enregistrement W2165419405 · doi:10.1037/0022-3514.90.4.556

Understanding knowledge effects on attitude-behavior consistency: The role of relevance, complexity, and amount of knowledge.

2006· article· en· W2165419405 sur OpenAlexafffund
Leandre R. Fabrigar, Richard E. Petty, Steven M. Smith, Stephen L. Crites

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality and Social Psychology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensSaint Mary's UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésRelevance (law)Consistency (knowledge bases)PsychologyDeliberationPerspective (graphical)InferenceAttitude changeSocial psychologyCognitive psychologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of properties of attitude-relevant knowledge in attitude- behavior consistency was explored in 3 experiments. In Experiment 1, attitudes based on behaviorally relevant knowledge predicted behavior better than attitudes based on low-relevance knowledge, especially when people had time to deliberate. Relevance, complexity, and amount of knowledge were investigated in Experiment 2. It was found that complexity increased attitude- behavior consistency when knowledge was of low-behavioral relevance. Under high-behavioral relevance, attitudes predicted behavior well regardless of complexity. Amount of knowledge had no effect on attitude- behavior consistency. In Experiment 3, the findings of Experiment 2 were replicated, and the complexity effect was extended to behaviors of ambiguous relevance. Together, these experiments support an attitude inference perspective, which holds that under high deliberation conditions, people consider the behavioral relevance and dimensional complexity of knowledge underlying their attitudes before deciding to act on them.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,680
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,003
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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,264 · 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.

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

Citations339
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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