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Enregistrement W2997339506 · doi:10.1177/0146167219893999

Fear Goliath or David? Inferring Competence From Demeanor Across Cultures

2019· article· en· W2997339506 sur OpenAlexafffund
Albert Lee, Li‐Jun Ji, Ye Li, Zhiyong Zhang

Notice bibliographique

RevuePersonality and Social Psychology Bulletin · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNanyang Technological University
Mots-clésPsychologySocial psychologyCompetence (human resources)PerceptionCultural diversitySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined cultural differences in people's lay theories of demeanor-how demeanor may be perceived as a straightforward and reliable reflection of reality (convergence theory) or as a deviating reflection of reality (divergence theory). Across different domains of competition, Euro-Canadians perceived greater competence in an opponent with a competent demeanor, whereas Chinese paradoxically perceived greater competence in an opponent with no signs of competence (Studies 1-4b). The results, unexplained by attributional styles (Study 1), likability (Study 3), or modesty (Study 3), suggest that Euro-Canadians endorse a stronger convergence theory than Chinese in their inferences of competence. Corroborated with qualitative data (Study 4a), such cultural differences were explained by the beliefs that demeanor can be a misleading reflection of reality, verified in college and community (Study 4b) samples. We discuss the implications for social perception, intergroup dynamics, and self-presentation in competitions.

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)0,000
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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0170,001

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,322 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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