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Enregistrement W2951208974 · doi:10.1037/pspi0000201

The first-member heuristic: Group members labeled “first” influence judgment and treatment of groups.

2019· article· en· W2951208974 sur OpenAlexaff
Janina Steinmetz, Maferima Touré‐Tillery, Ayelet Fishbach

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality and Social Psychology · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensBooth University CollegeKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPsycINFOSocial psychologyFamily memberGroup (periodic table)HeuristicLawMEDLINEArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

= 1,929) tested the hypothesis that people will expect the performance of an arbitrarily ordered group to match that of the group member in the first position of a sequence more closely than that of group members in other positions. This greater perceived diagnosticity of the first member will in turn affect how people treat the group. This pattern of judgment and treatment of groups, labeled the "first-member heuristic," generalized across various performance contexts (e.g., gymnastic routine, relay race, and job performance), and regardless of whether the focal member performed poorly or well (Studies 1-3). Consistent with the notion that first members are deemed most informative, participants were more likely to turn to the member in the first (vs. other) position to learn about the group (Study 4). Further, through their disproportionate influence on the expected performance of other group members, first members' performances also influenced participants' support for policies that would benefit or hurt a group (Study 5) and their likelihood to join a group (Study 6). Finally, perceived group homogeneity moderated the first-member heuristic, such that it attenuated for nonhomogeneous groups (Study 7). (PsycINFO Database Record (c) 2020 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 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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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