MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3097495870 · doi:10.1017/pls.2021.20

Political taste: Exploring how perception of bitter substances may reveal risk tolerance and political preferences

2021· article· en· W3097495870 sur OpenAlexaff
Amanda Friesen, Aleksander Ksiazkiewicz, Claire Gothreau

Notice bibliographique

RevuePolitics and the Life Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueBiochemical Analysis and Sensing Techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTastePoliticsPreferencePerceptionSocial psychologyPsychologyIdentity (music)Risk perceptionDevelopmental psychologyPolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Risk is endemic to the political arena and influences citizen engagement. We explore this connection by suggesting that risk-taking may be biologically instantiated in sensory systems. With specific attention to gender and gender identity, we investigate the connections between self-reported bitter taste reception, risk tolerance, and both of their associations with political participation. In three U.S. samples collected in 2019 and 2020, participants were asked to rate their preferences from lists of foods as well as whether they detected the taste of the substance N-Propylthiouracil (PROP) and, if so, the strength of the taste. In this registered report, we find that self-reported bitter taste preference, but not PROP detection, is positively associated with higher levels of risk tolerance as well as political participation. The pattern with gender and gender identity is mixed across our samples, but interestingly, we find that sex-atypical gender identity positively predicts political participation.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,917

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 technologies0,0000,002
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePolitics and the Life SciencesMême sujetBiochemical Analysis and Sensing TechniquesTravaux en français237 207