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Enregistrement W3207780791 · doi:10.1177/0261927x211044799

“We” are in This Pandemic, but “You” can get Through This: The Effects of Pronouns on Likelihood to Stay-at-Home During COVID-19

2021· article· en· W3207780791 sur OpenAlexafffund
Ke Tu, Shirley Chen, Rhiannon MacDonnell Mesler

Notice bibliographique

RevueJournal of Language and Social Psychology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesUniversity of Lethbridge
Mots-clésPluralCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologyPandemic2019-20 coronavirus outbreakControl (management)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)TraitSocial psychologyMedicineLinguisticsComputer scienceDiseaseVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine how first-person plural and second-person singular pronouns used in coronavirus disease 2019 (COVID-19) communications impact people's likelihood to follow stay-at-home recommendations. A 2 (first-person plural [“we”] vs. second-person singular [“you”]) by continuous trait self-control between-subjects experiment ( N = 223) was used to examine individuals’ adherence to stay-at-home recommendations. Results suggest that “you”-based appeals may be more broadly effective in garnering stay-at-home adherence, whereas low self-control individuals are less responsive to “we” appeals. Implications for research and practice are discussed.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,378 · 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.

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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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