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Enregistrement W2921908988 · doi:10.1177/0003122419832497

Measuring Automatic Cognition: Advancing Dual-Process Research in Sociology

2019· article· en· W2921908988 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAmerican Sociological Review · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDuke University
Mots-clésMisattribution of memoryCognitionDual (grammatical number)Empirical researchImplicit-association testPsychologyProcess (computing)Dual process theory (moral psychology)Social cognitionCognitive psychologySocial psychologyMoralityCognitive scienceEpistemologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dual-process models are increasingly popular in sociology as a framework for theorizing the role of automatic cognition in shaping social behavior. However, empirical studies using dual-process models often rely on ad hoc measures such as forced-choice surveys, observation, and interviews whose relationships to underlying cognitive processes are not fully established. In this article, we advance dual-process research in sociology by (1) proposing criteria for measuring automatic cognition, and (2) assessing the empirical performance of two popular measures of automatic cognition developed by psychologists. We compare the ability of the Brief Implicit Association Test (BIAT), the Affect Misattribution Procedure (AMP), and traditional forced-choice measures to predict process-pure estimates of automatic influences on individuals’ behavior during a survey task. Results from three studies focusing on politics, morality, and racial attitudes suggest the AMP provides the most valid and consistent measure of automatic cognitive processes. We conclude by discussing the implications of our findings for sociological practice.

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.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,705
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,223
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,284 · 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