Generalization versus contextualization in automatic evaluation revisited: A meta-analysis of successful and failed replications.
Notice bibliographique
Résumé
To account for disparate findings in the literature on automatic evaluation, Gawronski, Rydell, Vervliet, and De Houwer (2010) proposed a representational theory that specifies the contextual conditions under which automatic evaluations reflect initially acquired attitudinal information or subsequently acquired counterattitudinal information. The theory predicts that automatic evaluations should reflect the valence of expectancy-violating counterattitudinal information only in the context in which this information had been learned. In contrast, automatic evaluations should reflect the valence of initial attitudinal information in any other context, be it the context in which the initial attitudinal information had been acquired (ABA renewal) or a novel context in which the target object had not been encountered before (ABC renewal). The current article presents a meta-analysis of all published and unpublished studies from the authors' research groups regardless of whether they produced the predicted pattern of results. Results revealed average effect sizes of d = 0.249 for ABA renewal (30 studies, N = 3,142) and d = 0.174 for ABC renewal (27 studies, N = 2,930), both of which were significantly different from zero. Effect sizes were moderated by attention to context during learning, order of positive and negative information, context-valence contingencies during learning, and sample country. Although some of the obtained moderator effects are consistent with the representational theory, others require theoretical refinements and future research to gain deeper insights into the mechanisms underlying contextual renewal.
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 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 | 0,119 | 0,235 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».