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Enregistrement W3037288995 · doi:10.1037/xge0000787

The social transmission of overconfidence.

2020· article· en· W3037288995 sur OpenAlexaff
Joey T. Cheng, Cameron D. Anderson, Elizabeth R. Tenney, Sébastien Brion, Don A. Moore, Jennifer M. Logg

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology General · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverconfidence effectPsycINFOPsychologyContext (archaeology)Social psychologyMeta-analysisCognitive biasCultural transmission in animalsDevelopmental psychologyCognitionMedicineMEDLINEPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

, which predicts that individuals calibrate their self-assessments in response to the confidence others display in their social group. Six studies that deploy a mix of correlational and experimental methods support this hypothesis. Evidence indicates that individuals randomly assigned to collaborate in laboratory dyads converged on levels of overconfidence about their own performance rankings. In a controlled experimental context, observing overconfident peers causally increased an individual's degree of bias. The transmission effect persisted over time and across task domains, elevating overconfidence even days after initial exposure. In addition, overconfidence spread across indirect social ties (person to person to person), and transmission operated outside of reported awareness. However, individuals showed a selective in-group bias; overconfidence was acquired only when displayed by a member of one's in-group (and not out-group), consistent with theoretical notions of selective learning bias. Combined, these results advance understanding of the social factors that underlie interindividual differences in overconfidence and suggest that social transmission processes may be in part responsible for why local confidence norms emerge in groups, teams, and organizations. (PsycInfo Database Record (c) 2021 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 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,427
Score d'incertitude au seuil0,999

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,373 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations61
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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