Personality Difference and Strong-Strong Coalition—Experimental Research Based on Punishment Mechanism
Notice bibliographique
Résumé
Research on social value orientation divides rational people into three categories: individualist, pro-social, and competitor. This kind of research does not focus on network structure. Network exchange theory emphasizes that power comes from an exclusive structure, but it ignores the personality characteristics of people. This paper combines these two studies to explore how punishment mechanisms affect individual coalition strategies in an exclusive structure. The experimental results prove that: (1) when the strong is not in the coalition, there is no significant difference in the benefits of the strong power individualist person and the strong power pro-social person; (2) when two people with different social value orientations are strong-strong coalition, the two will form a “betrayal chain” whose benefit is close to the equilibrium value of the “compromise chain”. The strong power individualists are more likely to “betray” and “take advantage” more than the strong power pro-socialists; (3) the intensity of punishment is inversely related to the frequency of “betrayer”. Analysis of the dialogue data revealed that (4) the strong will properly take care of the weak, and the weak will “approach” the strong; (5) heavy punishment will have a deterrent effect, allowing the actors, especially pro-social to internalize the “punishment mechanism”. This study incorporates both personality and structure into the model, and such studies can explain many power phenomena.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».