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Enregistrement W4289170659 · doi:10.1177/19485506221101000

Just Be Yourself? Effects of an Authenticity Manipulation on Expressive Accuracy in First Impressions

2022· article· en· W4289170659 sur OpenAlexaff
Marie-Catherine Mignault, Lauren Gazzard Kerr, Lauren J. Human

Notice bibliographique

RevueSocial Psychological and Personality Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpression formationPsychologyImpression managementSocial psychologyPerceptionSocial perceptionPersonalityPrecedentImpressionAdvice (programming)Cognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Does the common advice to “be yourself” lead people to reveal who they truly are? And what broader personal and social implications might this advice bear? In an experimental first-impression study, we examined whether a manipulation instructing some people to be themselves (vs. no explicit instructions) led targets to have their unique personality profiles more accurately perceived, and carried personal and social benefits. Specifically, 204 targets participated in a video interview, with half the targets told to “be yourself” before the interview. Then, 373 observers watched subsets of target video interviews. Overall, the manipulation led targets to be seen with greater distinctive accuracy, especially on their more observable and evaluative self-aspects. However, the manipulation did not significantly influence impression normativity, target likability, nor target post-interview well-being. In sum, being told to be oneself elicits more accurate first-impression perceptions but may not bear immediate personal or social consequences.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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