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Enregistrement W3040325737 · doi:10.1111/spc3.12554

Revenge as social interaction: Merging social psychological and interpersonal communication approaches to the study of vengeful behavior

2020· article· en· W3040325737 sur OpenAlexaff
Susan D. Boon, Stephen M. Yoshimura

Notice bibliographique

RevueSocial and Personality Psychology Compass · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueForgiveness and Related Behaviors
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationInterpersonal communicationPsychologyPerspective (graphical)Social exchange theorySocial psychologySocial relationInterpersonal interactionProcess (computing)Interpersonal relationshipCognitive scienceEpistemologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The purpose of this essay is to review and assess the benefits of merging social psychological and communication theory‐based approaches to the study of vengeful behavior in interpersonal interactions. We first outline the parallel but complementary perspectives that each discipline takes to the conceptualization of revenge. From there, we identify some of the core features that would be present in an integrated approach that conceptualizes revenge as an interpersonal process (i.e., an interaction or exchange), and then highlight new directions for both inquiry and theory building that an integrative approach reveals as worthy of scholarly pursuit. We argue that conceptualizing and studying revenge in ways that blend both social psychological and communication‐based views offers numerous opportunities to examine the dynamics between a provoking party and an avenger, and provides a richer and more insightful theoretical understanding of vengeful behavior than either perspective could offer alone.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil0,825

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,353
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,084 · 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.

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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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