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Enregistrement W3122185931 · doi:10.1163/157180611x592950

The Display of “Dominant” Nonverbal Cues in Negotiation: The Role of Culture and Gender

2011· article· en· W3122185931 sur OpenAlexaboutno aff
Wendi L. Adair, Zhaleh Semnani‐Azad

Notice bibliographique

RevueInternational Negotiation · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueConflict Management and Negotiation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonverbal communicationNegotiationPsychologyDominance (genetics)Social psychologyInterpersonal communicationCultural diversitySpace (punctuation)CommunicationLinguisticsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The current study extends prior negotiation research on culture and verbal behavior by investigating the display of nonverbal behaviors associated with dominance by male and female Canadian and Chinese negotiators. We draw from existing literature on culture, gender, communication, and display rules to predict both culture and gender variation in negotiators’ display of three nonverbal behaviors typically associated with dominance: relaxed posture, use of space, and facial display of negative emotion. Participants engaged in a dyadic transactional negotiation simulation which we videotaped and coded for nonverbal expression. Our findings indicated that male Canadian negotiators engaged in more relaxed postures and displayed more negative emotion, while male Chinese negotiators occupied more space at the negotiation table. In addition, use of space and negative emotion partially mediated the relationship between culture and joint gains, as well as satisfaction with negotiation process. We discuss contributions to cross-cultural negotiation literature, implications for cross-cultural negotiation challenges, as well as future studies to address cultural variation in the interpretation of nonverbal cues.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,261 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations31
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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