Passionately motivated reasoning: Biased processing of passion‐threatening messages
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: When facing setbacks and obstacles, the dualistic model of passion outlines that obsessive passion, and not harmonious passion, will predict greater levels of defensiveness. Our aim was to determine whether these passion dimensions predicted defensiveness in the same way when confronted with threatening messages targeting the decision to pursue a passion. METHOD: Across four studies with passionate Facebook users, hockey fans, and runners (total N = 763), participants viewed messages giving reasons why their favorite activity should not be pursued. Participants either reported their desire to read the messages (Studies 1 and 2) or evaluated the messages after reading them (Studies 3 and 4). RESULTS: Harmonious passion consistently predicted higher levels of avoidance or negative evaluations of the messages. These responses were attenuated for participants who had previously affirmed an important value (Study 1), or who were told that they do not control the passions they pursue (Study 4). CONCLUSIONS: Harmonious passion entails a sense of autonomy and control over activity engagement, which usually leads to nondefensive behavior. However, this sense of control may elicit more defensive responses from more harmoniously passionate individuals when the decision itself to pursue an activity is under attack.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».