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Enregistrement W3087717176 · doi:10.1177/1948550620958807

Cultural Differences in the Construal of Suffering and the COVID-19 Pandemic

2020· article· en· W3087717176 sur OpenAlexaff
Li‐Jun Ji, Mark Khei, Suhui Yap, Xinqiang Wang, Zhiyong Zhang, Yubo Hou

Notice bibliographique

RevueSocial Psychological and Personality Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Construal level theoryPsychological resilienceCoping (psychology)Social distance2019-20 coronavirus outbreakSocial psychologySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)DialecticChinaClinical psychologyOutbreakMedicineDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present research examines how suffering is construed across cultures. Study 1 ( N 1 = 264; N 2 = 745) asked participants to provide free associations for suffering. Chinese individuals generated more positive associations than did Euro-Canadians. Study 2 ( N = 522) had participants create a hypothetical potion of suffering to represent what people would experience while suffering. Chinese participants added more positive ingredients and fewer negative ingredients than Euro-Canadians did. How would cultural differences in the construal of suffering matter in a real-life negative situation? Study 3 ( N = 608) showed that Chinese participants generated a greater proportion of potential positive outcomes for the COVID-19 outbreak and reported more positive affect during the pandemic than did Euro-Canadians. Thus, Chinese construe suffering more positively than Euro-Canadians. These findings are consistent with previous research on cultural differences in dialectical thinking and lay theory of change and have implications for coping and resilience.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,996

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 technologies0,0000,006
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,491
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,009 · 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'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

Citations34
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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