Positivity in peer perceptions over time: Personality explains variation at zero-acquaintance, popularity explains differential change.
Notice bibliographique
Résumé
People have characteristic ways of perceiving others’ personalities. When judging others on several traits, some perceivers tend to form globally positive and others tend to form globally negative impressions. These differences, often termed perceiver effects, have mostly been conceptualized as a static construct that taps perceivers’ personal stereotypes about the average other. Here, we assessed perceiver effects repeatedly in small groups of strangers who got to know each other over the course of 2 to 3 weeks and examined the degree to which positivity differences were stable vs. developed systematically over time. Using second order latent growth curve modelling, we tested whether initial positivity (i.e., random intercepts) could be explained by several personality variables and whether change (i.e., random slopes) could be explained by these personality variables and by perceivers’ social experiences within the group. Across three studies (ns = 439, 257, and 311), personality variables characterized by specific beliefs about others, such as agreeableness and narcissistic rivalry, were found to explain initial positivity but personality was not reliably linked to changes in positivity over time. Instead, feeling liked and, to a lesser extent, being liked by one’s peers, partially explained changes in positivity. The results suggest that perceiver effects are best conceptualized as reflecting personal generalized stereotypes at an initial encounter but group-specific stereotypes that are fueled by social experiences as groups get acquainted. More generally, these findings suggest that perceiver effects might be a key variable to understanding reciprocal dynamics of small groups and interpersonal functioning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».