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Enregistrement W4226004330 · doi:10.1177/01461672221085088

Everyday Perceiver-Context Influences on Impression Formation: No Evidence of Consistent Effects

2022· article· en· W4226004330 sur OpenAlexafffund
Sally Y Xie, Sabrina Thai, Eric Hehman

Notice bibliographique

RevuePersonality and Social Psychology Bulletin · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensBrock UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyImpression formationSocial psychologyTrustworthinessContext (archaeology)PerceptionImpression managementMoodExperience sampling methodTraitSocial perception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Facial impressions (e.g., trustworthy, intelligent) vary considerably across different perceivers and targets. However, nearly all existing research comes from participants evaluating faces on a computer screen in a lab or office environment. We explored whether social perceptions could additionally be influenced by perceivers' experiential factors that vary in daily life: mood, environment, physiological state, and psychological situations. To that end, we tracked daily changes in participants' experienced contexts during impression formation using experience sampling. We found limited evidence that perceivers' contexts are an important factor in impressions. Perceiver context alone does not systematically influence trait impressions in a consistent manner-suggesting that perceiver and target idiosyncrasies are the most powerful drivers of social impressions. Overall, results suggest that perceivers' experienced contexts may play only a small role in impressions formed from faces.

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)0,001
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 enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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