“Just letting you know … ” Underestimating others’ desire for constructive feedback.
Notice bibliographique
Résumé
People sometimes avoid giving feedback to others even when it would help fix others' problems. For example, only 2.6% of individuals in a pilot field study provided feedback to a survey administrator who had food or lipstick on their face. Five experiments (N = 1,984) identify a possible reason for the lack of feedback: People underestimate how much others want to receive constructive feedback. Initial experiments demonstrated this underestimation of others' desire for feedback in hypothetical scenarios (Experiment 1), recalled feedback experiences (Experiment 2), and real-time feedback among friends (Experiment 3). We further examine how people ascertain others' desire for feedback, testing how much they consider the potential consequences of feedback for themselves (e.g., discomfort giving feedback or harm to their relationship with the receiver) or the receiver (e.g., discomfort receiving feedback or value from feedback). While we found evidence that people consider both types of consequences, people particularly underestimated how much receivers value their feedback, a mechanism not extensively tested in prior research. Specifically, in Experiment 4, two interventions-making feedback-givers consider receivers' perspectives (enhancing consideration of receivers' consequences) or imagine someone else providing feedback (reducing consideration of givers' consequences)-both improved givers' recognition of others' desire for feedback compared to no intervention, but the perspective-taking intervention was most effective. Finally, Experiment 5 demonstrates the underestimation during a financially incentivized public-speaking contest and shows that giving less constructive feedback resulted in less improvement in feedback-receivers' performances. Overall, people consistently underestimate others' desire for feedback, with potentially negative consequences for feedback-receivers' outcomes. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».