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Enregistrement W2341962709 · doi:10.1037/xge0000145

From outgroups to allied forces: Effect of intergroup cooperation in violent and nonviolent video games on boosting favorable outgroup attitudes.

2016· article· en· W2341962709 sur OpenAlexaff
Paul J. C. Adachi, Gordon Hodson, Teena Willoughby, Carolyn Blank, Alexandra Ha

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology General · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensTrent UniversityBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutgroupIngroups and outgroupsSocial psychologyPsychologyGroup conflictFeelingNegotiationProsocial behaviorSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Here we addressed whether even violent video games can improve intergroup attitudes if played cooperatively with an outgroup, in keeping with the Contact Hypothesis. In addition, we examined potential mechanisms of this effect. In Experiment 1 (N = 77), Canadians played a violent video game (Call of Duty: Black Ops) against zombies, either cooperatively or independently (i.e., at the same time but solo) with a (supposed) University of Buffalo participant. As expected, cooperative (vs. solo) play significantly improved outgroup attitudes and pro-outgroup participant behavior, effects explained by heightened 1-group recategorization (i.e., feeling psychologically on the same team and connected with the outgroup member). In Experiment 2 (N = 239), effects of cooperation (vs. solo play) held whether playing a violent or nonviolent video game. Importantly, our findings offer an engaging and pragmatic solution to the pervasive issue of setting up and negotiating opportunities for successful intergroup cooperation.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,358
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,370 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations41
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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