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Enregistrement W3157434950 · doi:10.24908/iqurcp.8487

10. Cross‐Cultural Examination of the Use of Affect as Information

2016· article· en· W3157434950 sur OpenAlexvenueno aff
Michelle Tong

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffect (linguistics)HappinessPsychologyMoodFeelingSocial psychologyAttractivenessCLARITYIntuition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The function of mood and emotion in human behavior has long been a subject of interest for researchers and lay thinkers alike. Personal experience may tell us that our moods and feelings indeed influence our judgment of things like personal happiness or aesthetic quality. The affect‐as‐information hypothesis, however, distinguishes itself from intuition in that it asserts that our mood is used as an actual source of information in these judgments. Cultures differ in values ascribed to mood and affect, and thus may influence the degree to which affect is used in judgment. The present study examines cultural differences in the use of affect, or positive and negative moods, as information in evaluative judgment. The study represents an international collaboration between Queen’s University and the University of Macau. In two experiments, we induced negative and positive moods in participants and randomly assigned them into conditions in which they were either made aware or not of the source of their mood. Participants were then asked to evaluate the attractiveness of images (Study 1) and rate their life satisfaction (Study 2). I hypothesize that the Chinese will rely less on affect as information than Canadians and propose that this attenuated dependence is mediated by lower clarity and less attention to mood on the part of the Chinese. Preliminary data from the University of Macau appear to support the hypothesis that the Chinese do not rely on affect as information.35

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,309
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,145 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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