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Enregistrement W2971534650 · doi:10.1111/jopy.12509

Attention promotes accurate impression formation

2019· article· en· W2971534650 sur OpenAlexafffund
Francesca Capozzi, Lauren J. Human, Jelena Ristic

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePersonality Traits and Psychology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de Recherche du Québec-Société et CultureCanada Excellence Research Chairs, Government of Canada
Mots-clésReadabilityPsychologyPersonalityImpression formationAssociation (psychology)Social perceptionPerceptionExtraversion and introversionSocial psychologyEye trackingBig Five personality traitsDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: An ability to form accurate impressions of others is vital for adaptive social behavior in humans. Here, we examined if attending to persons more is associated with greater accuracy in personality impressions. METHOD: We asked 42 observers (36 females; mean age = 21 years, age range = 18-28; expected power = 0.96) to form personality impressions of unacquainted individuals (i.e., targets) from video interviews while their attentional behavior was assessed using eye tracking. We examined whether (a) attending more to targets benefited accuracy, (b) attending to specific body parts (e.g., face vs. body) drove this association, and (c) targets' ease of personality readability modulated these effects. RESULTS: Paying more attention to a target was associated with forming more accurate personality impressions. Attention to the whole person contributed to this effect, with this association occurring independently of targets' ease of readability. CONCLUSIONS: These findings show that attending more to a person is associated with increased accuracy and thus suggest that attention promotes social adaption by supporting accurate social perception.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,613
Score d'incertitude au seuil0,996

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,318 · 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.

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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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