On the automatic activation of attitudes: A quarter century of evaluative priming research.
Notice bibliographique
Résumé
Evaluation is a fundamental concept in psychological science. Limitations of self-report measures of evaluation led to an explosion of research on implicit measures of evaluation. One of the oldest and most frequently used implicit measurement paradigms is the evaluative priming paradigm developed by Fazio, Sanbonmatsu, Powell, and Kardes (1986). This paradigm has received extensive attention in psychology and is used to investigate numerous phenomena ranging from prejudice to depression. The current review provides a meta-analysis of a quarter century of evaluative priming research: 73 studies yielding 125 independent effect sizes from 5,367 participants. Because judgments people make in evaluative priming paradigms can be used to tease apart underlying processes, this meta-analysis examined the impact of different judgments to test the classic encoding and response perspectives of evaluative priming. As expected, evidence for automatic evaluation was found, but the results did not exclusively support either of the classic perspectives. Results suggest that both encoding and response processes likely contribute to evaluative priming but are more nuanced than initially conceptualized by the classic perspectives. Additionally, there were a number of unexpected findings that influenced evaluative priming such as segmenting trials into discrete blocks. We argue that many of the findings of this meta-analysis can be explained with 2 recent evaluative priming perspectives: the attentional sensitization/feature-specific attention allocation and evaluation window perspectives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».