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Enregistrement W2513446942 · doi:10.1037/pspi0000073

The implicit meaning of (my) change.

2016· article· en· W2513446942 sur OpenAlexaff
Ed O’Brien, Michael Kardas

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality and Social Psychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensBooth University College
Organismes subventionnairesBooth School of Business, University of Chicago
Mots-clésPsychologyMeaning (existential)Social psychologyPsycINFOPerceptionCognitive psychologyNeglectMoodTask (project management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of change simply entails the totality of ways in which a particular entity has grown better and grown worse. Five studies suggest that this is not how people actually understand it for themselves. Rather, when asked to assess how they have "changed" over time, people bring to mind only how they have improved and neglect other trajectories (e.g., decline) that they have also experienced; global change is specifically translated as directional change for the better. This tendency emerged across many populations, time frames, measures, and methodologies (Studies 1-3), and led to important downstream effects: people who reflected on "change" from their pasts experienced enhanced mood, meaning, and satisfaction in their presents, precisely because they had assumed to only think about personal improvement (Study 4). A final study shed light on mechanisms: people evaluated the word change in a speeded response task as more positive when they were instructed to interpret the word in relation to themselves versus a friend, while no differences emerged between conditions for nonchange control words (Study 5). This suggests that the basic pattern across studies stems (at least partly) from traditional self-enhancement motives-our own change spontaneously brings to mind only the ways in which we have improved, whereas change in someone else is not so immediately and uniformly associated with improvement. Taken together, these findings reveal novel insights into the content and consequences of change perception, and they more broadly highlight unforeseen biases in when and why people might subjectively (mis)interpret otherwise objective constructs. (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 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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil0,559

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,202
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations43
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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