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Enregistrement W2598560263 · doi:10.5465/ambpp.2015.16974abstract

Networks as Self-Defense: Identity and Compensatory Network Activation (WITHDRAWN)

2015· article· en· W2598560263 sur OpenAlexaff
Edward B. Smith

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueOpinion Dynamics and Social Influence
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntrapersonal communicationIdentity (music)PsychologySocial psychologyAffect (linguistics)Function (biology)Respite carePerceptionSocial identity theoryCognitionInterpersonal communicationSocial groupCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We argue that social networks function as more than pipes and prisms that transmit tangible and intangible resources interpersonally: they also serve people’s intrapersonal goals of identity maintenance. Three experiments considered how identity primes affected people’s representations of their networks. People who received feedback that disconfirmed their gender (Study 1) and political/ideological (Study 2) identities, subsequently recalled, or cognitively activated, networks that were smaller, denser, more emotionally supportive, more likely to be composed of people they have known for longer, and more likely to be composed of people associated with their disconfirmed identity. While identity-disconfirming information unsurprisingly triggered negative affect, people who then cognitively activated the types of networks mentioned above reported elevated moods. These results are indicative of an affirmational, compensatory function of (cognitive) social networks that allows people a psychological respite from situations that disaffirm self-perception. A final study (Study 3) investigated how this psychological process could affect more instrumental networking goals such as information search. By utilizing networks to serve identity-related goals, people may distort and block the network pipes that service effective network mobilization.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2015
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