Understanding When Similarity-Induced Affective Attraction Predicts Willingness to Affiliate: An Attitude Strength Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Individuals reliably feel more attracted to those with whom they share similar attitudes. However, this affective liking does not always predict affiliative behavior, such as pursuing a friendship. The present research examined factors that influence the extent to which similarity-based affective attraction increases willingness to affiliate (i.e., behavioral attraction) – one potential step toward engaging in affiliative behavior. Research on attitude strength has identified attitude properties, such as confidence, that predict when an attitude is likely to impact relevant outcomes. We propose that when one’s attitudes possess these attitude strength-related properties, affective attraction to those who share that attitude will be more likely to spark willingness to affiliate. Across four studies on a variety of topics, participants (N = 428) reported their attitudes and various attitude properties regarding a topic. They were introduced to a target and learned the target’s stance on the issue. Participants reported their affective attraction and willingness to pursue friendship with the target. Consistent with past research, attitude similarity predicted affective attraction. More importantly, the relation between affective attraction and willingness to affiliate with the target was moderated by the attitude-strength related properties. A mini meta-analysis found this effect to be consistent across the 4 studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».