MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2328311930 · doi:10.1177/0261927x14555873

Cross-Cultural Variability in Self-Continuity Warranting Strategies

2014· article· en· W2328311930 sur OpenAlexaff
William L. Dunlop, Lawrence J. Walker

Notice bibliographique

RevueJournal of Language and Social Psychology · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueIdentity, Memory, and Therapy
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationPsychologySocial psychologyPersistence (discontinuity)Autobiographical memoryDevelopmental psychologySociologyCognitive psychologyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research has shown that (a) when individuals are pressed to justify their persistence through time (i.e., their self-continuity), they do so by constructing autobiographical life stories or by recognizing temporally stable personal attributes and (b) the prevalence in the endorsement of these strategies varies across cultural groups. Here we prompted for both life stories and temporally stable personal attributes among immigrant Asian Canadians and nonimmigrant Euro-Canadians. Life stories were coded for autobiographical reasoning processes and the frequency of stable personal attributes was noted. Immigrant Asian Canadians exhibited a heightened complexity of autobiographical reasoning, whereas nonimmigrant Euro-Canadians proffered more temporally stable attributes. These results inform understanding regarding self-continuity warranting strategies; the ways in which individuals use language to justify their sense of self through time vary culturally.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,537
Score d'incertitude au seuil0,462

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,381 · 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'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

Citations9
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Language and Social PsychologyMême sujetIdentity, Memory, and TherapyTravaux en français237 207