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Enregistrement W2418369210 · doi:10.1037/pspp0000084

Emotional complexity: Clarifying definitions and cultural correlates.

2015· article· en· W2418369210 sur OpenAlexafffund
Igor Grossmann, Alex C. Huynh, Phoebe C. Ellsworth

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality and Social Psychology · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsycINFOPsychologySocial psychologyConstruct (python library)Meaning (existential)Cross-cultural studiesVariance (accounting)Cultural diversityPhenomenonDevelopmental psychologyEpistemologySociologyMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is much debate about the notion of emotional complexity (EC). The debate concerns both the definition and the meaning of ostensible cultural differences in the construct. Some scholars have defined EC as the experience of positive and negative emotions together rather than as opposites, a phenomenon that seems more common in East Asia than North America. Others have defined EC as the experience of emotions in a differentiated manner, a definition that has yet to be explored cross-culturally. The present research explores the role of dialectical beliefs and interdependence in explaining cultural differences in EC according to both definitions. In Study 1, we examined the prevalence of mixed (positive-negative) emotions in English-language online texts from 10 countries varying in interdependence and dialecticism. In Studies 2-3, we examined reports of emotional experiences in 6 countries, comparing intraindividual associations between pleasant and unpleasant states, prevalence of mixed emotions, and emotional differentiation across and within-situations. Overall, interdependence accounted for more cross-cultural and individual variance in EC measures than did dialecticism. Moreover, emotional differentiation was associated with the experience of positive and negative emotions together rather than as opposites, but only when tested on the same level of analysis (i.e., within vs. across-situations). (PsycINFO Database Record

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,531
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,062 · 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

Citations172
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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