Keep talking: (Mis)understanding the hedonic trajectory of conversation.
Notice bibliographique
Résumé
= 1,093 participants, including 966 spoken conversations) address these gaps. We find that people misunderstand the hedonic trajectory of conversation: After enjoying the initial minutes of conversation with a new acquaintance, participants expected their enjoyment to decline as their conversations continued, but experienced stable or increasing enjoyment in reality. This miscalibration arose at least partly because participants underestimated how much they would have to discuss. Thus, instructing participants to mentally simulate the conversation in detail drew their attention to the conversation material they could discuss and helped to calibrate their enjoyment predictions. When left uncorrected, misunderstanding the hedonic trajectory of conversation can undermine well-being. In one study, participants preferred to spend less time in conversation and more time alone than was optimal for their enjoyment-a finding that emerged even among participants who reported wanting to enjoy themselves. Throughout our experiments we assessed various conversational contexts (including whether participants had one long conversation with a single partner or several short conversations with different partners), and features of conversation (including participants' perceived and actual interest in talking to each other, fatigue, and the intimacy of conversation), thus shining novel light on conversational dynamics more broadly. People hold incorrect assumptions about how social interaction changes over time and, consequently, may avoid longer-lasting conversations that would forge closer connections. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».