MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3188203536 · doi:10.3389/fpsyg.2021.591312

Angry Women Are More Trusting: The Differential Effects of Perceived Social Distance on Trust Behavior

2021· article· en· W3188203536 sur OpenAlexaff
Keshun Zhang, Thomas Goetz, Fadong Chen, Anna Sverdlik

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueExperimental Behavioral Economics Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesQingdao UniversityUniversität Konstanz
Mots-clésPsychologyAngerSocial psychologyMediationDifferential effectsModerated mediationSocial distanceTest (biology)Control (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accumulating evidence suggests that anger can have a strong impact on discrete trust behaviors. However, the mechanisms underlying how anger influences trust are still unclear. Based on the appraisal tendency framework, we hypothesized that perceived social distance would positively mediate the effect of anger on trust, and that gender would moderate this mediation. In Study 1, a 2 (Anger vs. Control) × 2 (Men vs. Women) factorial design was used to investigate this hypothesis. Results supported our predictions that anger drove women, but not men, to perceive smaller social distance, and thus sent more money to their counterparts in a trust game as compared to controls. In Study 2, social distance was manipulated, and a 2 (Low social distance vs. Control) × 2 (Men vs. Women) factorial design was used to critically test the causal role of the mediator, namely to examine the effect of perceived social distance on trust. Results showed that women, but not men, sent more money to their counterparts in the low social distance condition than in the control condition. Results of both studies indicate that the high certainty, higher individual control, and approach motivation associated with anger could trigger optimistic risk assessment, and thus more trust toward others in women, via perceiving smaller social distance to others.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,323 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in PsychologyMême sujetExperimental Behavioral Economics StudiesTravaux en français237 207