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Enregistrement W2932866729 · doi:10.1177/0956797619836106

Aggression Toward Sexualized Women Is Mediated by Decreased Perceptions of Humanness

2019· article· en· W2932866729 sur OpenAlexafffund
Steven Arnocky, Valentina Proietti, Erika L. Ruddick, Taylor-Rae Côté, Triana L. Ortiz, Gordon Hodson, Justin M. Carré

Notice bibliographique

RevuePsychological Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensBrock UniversityNipissing University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésAggressionPsychologyTraitPersonalityPerceptionSocial psychologyPoison controlDevelopmental psychologyInjury preventionHuman sexualityBig Five personality traitsSuicide preventionClinical psychologyGender studiesMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researchers have argued that the regulation of female sexuality is a major catalyst for women's intrasexual aggression. The present research examined whether women behave more aggressively toward a sexualized woman and whether this is explained by lower ratings of the target's humanness. Results showed that women rated another woman lower on uniquely human personality traits when she was dressed in a sexualized (vs. conventional) manner. Lower humanness ratings subsequently predicted increased aggression toward her in a behavioral measure of aggression. This effect was moderated by trait intrasexual competitiveness; lower humanness ratings translated into more aggression, but only for women scoring relatively high on intrasexual competition. Follow-up studies revealed that the effect of sexualized appearance on perceived humanness was not due to the atypicality of the clothing in a university setting. The current project reveals a novel psychological mechanism through which interacting with a sexualized woman promotes aggressive behavior toward her.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,371 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations36
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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