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Enregistrement W2974371428 · doi:10.1177/0146167219873492

Perceived Knowledge Moderates the Relation Between Subjective Ambivalence and the “Impact” of Attitudes: An Attitude Strength Perspective

2019· article· en· W2974371428 sur OpenAlexaff
Laura Wallace, Kathleen M. Patton, Andrew Luttrell, Vanessa Sawicki, Leandre R. Fabrigar, Jacob D. Teeny, Tara K. MacDonald, Richard E. Petty, Duane T. Wegener

Notice bibliographique

RevuePersonality and Social Psychology Bulletin · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésAmbivalencePsychologyPerspective (graphical)Social psychologyRelation (database)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous work has reliably demonstrated that when people experience more subjective ambivalence about an attitude object, their attitudes have less impact on strength-related outcomes such as attitude-related thinking, judging, or behaving. However, previous research has not considered whether the amount of perceived knowledge a person has about the topic might moderate these effects. Across eight studies on different topics using a variety of outcome measures, the current research demonstrates that perceived knowledge can moderate the relation between ambivalence and the impact of attitudes on related thinking, judging, and behaving. Although the typical Attitude × Ambivalence effect emerged when participants had relatively high perceived knowledge, this interaction did not emerge when participants were lower in perceived knowledge. This work provides a more nuanced view of the effects of subjective ambivalence on attitude impact and highlights the importance of understanding the combined impact of attitude strength antecedents.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,360 · 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

Citations27
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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