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Enregistrement W2234292000 · doi:10.1177/0146167215607842

From Gulf to Bridge

2015· article· en· W2234292000 sur OpenAlexaff
Matthew Feinberg, Robb Willer

Notice bibliographique

RevuePersonality and Social Psychology Bulletin · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsPersuasionMoralityAppealRhetoricAppeal to emotionModerationMediationSociologySocial psychologyLawPolitical scienceEnvironmental ethicsPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Much of contemporary American political rhetoric is characterized by liberals and conservatives advancing arguments for the morality of their respective political positions. However, research suggests such moral rhetoric is largely ineffective for persuading those who do not already hold one's position because advocates advancing these arguments fail to account for the divergent moral commitments that undergird America's political divisions. Building on this, we hypothesize that (a) political advocates spontaneously make arguments grounded in their own moral values, not the values of those targeted for persuasion, and (b) political arguments reframed to appeal to the moral values of those holding the opposing political position are typically more effective. We find support for these claims across six studies involving diverse political issues, including same-sex marriage, universal health care, military spending, and adopting English as the nation's official langauge. Mediation and moderation analyses further indicated that reframed moral appeals were persuasive because they increased the apparent agreement between the political position and the targeted individuals' moral values.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0090,011
Science ouverte0,0010,013
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1490,064

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations351
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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