Thinking fast and slow about willingness to communicate: A two-systems view
Notice bibliographique
Résumé
How does a person decide whether she or he is willing to communicate?Dual-process theories have been influential in the literature on the psychology of making judgments and decisions.Dual-process theories make a distinction between cognitive processes that are fast, automatic, and unconscious (also called 'experiential' thinking) and those that are slow, deliberative, and conscious (also called 'rational' thinking).The study assesses differences in willingness to communicate (WTC) ratings made based on rational and experiential processes, and differences between native to second language WTC.Data were collected from a sample of 84 students in Iran and 82 students in Canada.Both groups assessed their WTC using English as a second language in Iran and as a native language in the Canadian sample.Data analysis showed that a preference for using rational thinking, as measured by the Rational-Experiential Inventory (Pacini & Epstein, 1999), was correlated with WTC ratings made fast and slow, but only in the second language.We also found WTC ratings were significantly higher when made fast compared to slow, regardless of language group.Pedagogical implications are discussed with advice to teachers how to capitalize on rational thinking and to avoid hesitation in communication.
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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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,013 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».