Expressive Writing as an Intervention for Anxiety’s Negative Effects on Women Negotiators
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research is to study the effects of anxiety resulting from negative stereotypes on women’s negotiation performance (Kray, Galinsky, & Thompson, 2001); furthermore, I test whether or not expressive writing may act as an intervention and moderate the relationship. I hypothesize that dispositionally anxious negotiators will perform worse in a stereotype-threatened environment relative to those with low anxiety. Secondly, I hypothesize that among high-anxious negotiators, those who complete an expressive writing task will report lower levels of anxiety and will be less anxious compared to their dispositionally anxious peers in the control condition. This decrease in anxiety is expected to lead to better negotiation outcomes. To test these hypotheses, I am engaging 100 mixed-sex dyads in a negotiation task and assessing a number of objective and subjective negotiation outcomes. Before the task, I am subtly reminding all participants in the dyads, whose female participants I have pre-screened for either high or low habitual negotiation anxiety, about the negative stereotypes that exist for women in negotiation. At random, half of the dyads will complete an expressive writing task just before negotiating while the other half will complete a control task. I will assess differences of anxiety and negotiation outcome measures between the groups. Implications for theory, research, and practice will be discussed.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,008 | 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 ».