Multiple emotions: A person-centered approach to the relationship between intergroup emotion and action orientation.
Notice bibliographique
Résumé
Although a great deal of research has investigated the relationship between emotions and action orientations, most studies to date have used variable-centered techniques to identify the best emotion predictor(s) of a particular action. Given that people frequently report multiple or blended emotions, a profitable area of research may be to adopt person-centered approaches to examine the action orientations elicited by a particular combination of emotions or "emotion profile." In two studies, across instances of intergroup inequality in Australia and Canada, we examined participants' experiences of six intergroup emotions: sympathy, anger directed at three targets, shame, and pride. In both studies, five groups of participants with similar emotion profiles were identified by cluster analysis and their action orientations were compared; clusters indicated that the majority of participants experienced multiple emotions. Each action orientation was also regressed on the six emotions. There were a number of differences in the results obtained from the person-centered and variable-centered approaches. This was most apparent for sympathy: the group of participants experiencing only sympathy showed little inclination to perform prosocial actions, yet sympathy was a significant predictor of numerous action orientations in regression analyses. These results imply that sympathy may only prompt a desire for action when experienced in combination with other emotions. We suggest that the use of person-centered and variable-centered approaches as complementary analytic strategies may enrich research into not only the affective predictors of action, but emotion research in general.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».