Theories of power: Perceived strategies for gaining and maintaining power.
Notice bibliographique
Résumé
What does it take to gain and maintain power? Aristotle believed that power was afforded to individuals that acted in virtuous ways that promote the greater good. Machiavelli, nearly 2,000 years later, argued to great effect that power could be taken through the use of manipulation, coercion, and strategic violence. With these historical perspectives as a conceptual foundation, we validate a 2-factor measure of theories of power (TOPS; Study 1), which captures lay theories of how power is gained and maintained among family members, at work, and in international politics (Study 2). We differentiate TOPS from other established measures of power, highlighting that these beliefs about power are conceptually distinct from widely used measures of dominance and prestige, and uniquely predict social outcomes. Turning to social class, we find that participants who make upward social comparisons perceive themselves to be of lower class and endorse less collaborative and more coercive theories of power, relative to those who make downward comparisons and report themselves to be higher in the class hierarchy (Studies 3a and 3b). Building upon these findings, we identify theory of power endorsement as a correlate of interpersonal trust, and a mediator of how lower class individuals, who endorse less collaborative views of power, report less trust of institutions and individuals (Study 4). Theories of power provide a novel construct for understanding power dynamics at multiple levels of analysis. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,020 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».