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Enregistrement W2898363706 · doi:10.1037/pspa0000136

Does the future look bright? Processing style determines the impact of valence weighting biases and self-beliefs on expectations.

2018· article· en· W2898363706 sur OpenAlexaff
Zachary Adolph Niese, Lisa K. Libby, Russell H. Fázio, Richard P. Eibach, Evava S. Pietri

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality and Social Psychology · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological and Temporal Perspectives Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesJohn Templeton Foundation
Mots-clésPsychologyValence (chemistry)TraitSocial psychologyPessimismWeightingSituational ethicsCognitive biasCognitive psychologyPerspective (graphical)Cognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People regularly form expectations about their future, and whether those expectations are positive or negative can have important consequences. So, what determines the valence of people's expectations? Research seeking to answer this question by using an individual-differences approach has established that trait biases in optimistic/pessimistic self-beliefs and, more recently, trait biases in behavioral tendencies to weight one's past positive versus negative experiences more heavily each predict the valence of people's typical expectations. However, these two biases do not correlate, suggesting limits on a purely individual-differences approach to predicting people's expectations. We hypothesize that, because these two biases appear to operate via distinct processes (with self-beliefs operating top-down and valence weighting bias operating bottom-up), to predict a person's expectations on a given occasion, it is also critical to consider situational factors influencing processing style. To test this hypothesis, we investigated how an integral part of future thinking that influences processing style-mental imagery-determines each bias's influence. Two experiments measured valence weighting biases and optimistic/pessimistic self-beliefs, then manipulated whether participants formed expectations using their own first-person visual perspective (which facilitates bottom-up processes) or an external third-person visual perspective (which facilitates top-down processes). Expectations corresponded more with valence weighting biases from the first-person (vs. third-person) but more with self-beliefs from the third-person (vs. first-person). Two additional experiments manipulated valence weighting bias, demonstrating its causal role in shaping expectations (and behaviors) with first-person, but not third-person, imagery. These results suggest the two biases operate via distinct processes, holding implications for interventions to increase optimism. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved).

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 enseignants0,763
Score d'incertitude au seuil0,504

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,373 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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