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Enregistrement W3212455968 · doi:10.1177/09567976211031208

Harsh but Expedient: Dominant Leaders Increase Group Cooperation via Threat of Punishment

2021· article· en· W3212455968 sur OpenAlexafffund
Fan Xuan Chen, Xinyu Zhang, Lasse Laustsen, Joey T. Cheng

Notice bibliographique

RevuePsychological Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvolutionary Game Theory and Cooperation
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaYork University
Mots-clésPsychologyPunishment (psychology)Group (periodic table)Social psychologyCriminologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dominant leadership is, surprisingly, on the rise globally. Previous studies have found that intergroup conflict increases followers’ support for dominant leaders, but identifying the potential benefits that such leaders can supply is crucial to explaining their rise. We took a behavioral-economics approach in Study 1 ( N = 288 adults), finding that cooperation among followers increases under leaders with a dominant reputation. This pattern held regardless of whether dominant leaders were assigned to groups, elected through a bidding process, or leading under intergroup competition. Moreover, Studies 2a to 2e ( N = 1,022 adults) show that impressions of leader dominance evoked by personality profiles, authoritarian attitudes, or physical formidability similarly increase follower cooperation. We found a weaker but nonsignificant trend when dominance was cued by facial masculinity and no evidence when dominance was cued by aggressive disposition in a decision game. These findings highlight the unexpected benefits that dominant leaders can bestow on group cooperation through threat of punishment.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,346
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations29
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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