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Enregistrement W3187015186 · doi:10.1177/0956797621995206

The Attitude–Behavior Relationship Revisited

2021· article· en· W3187015186 sur OpenAlexaff
Christopher J. Bechler, Zakary L. Tormala, Derek D. Rucker

Notice bibliographique

RevuePsychological Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySocial psychologyPerceptionCategorical variablePositive attitudePositive relationshipStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The attitude-behavior relationship is of great import to many areas of psychology. Indeed, psychologists across disciplines have published thousands of articles on the topic. The majority of this research implies that the attitude-behavior relationship is linear. However, observations from 4,101 participants on Amazon's Mechanical Turk and 321,876 online reviews demonstrate that this relationship is systematically nonlinear. Across diverse topics, measures, and contexts, as attitudes move from extremely negative to extremely positive, the corresponding shift in behavior tends to be relatively flat at first (as attitudes move from extremely to moderately negative), to steepen when attitudes cross neutral and shift from negative to positive, and to taper off again as attitudes move from moderately to extremely positive. This result can be explained on the basis of research on categorical perception. The present research suggests a fundamental pivot in how researchers construe, study, and assess the attitude-behavior relationship.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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 seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,269
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations94
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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