Summarized Attribute Preferences Have Unique Antecedents and Consequences
Notice bibliographique
Résumé
People have ideas about the attributes (i.e., traits or characteristics that vary along a dimension) that they like in others (e.g., “I like intelligence in a romantic partner”), and these ideas about liking are called summarized attribute preferences (Ledgerwood et al., 2018). But where do summarized preferences come from, and what do they predict? Across four studies, we examined how people form summarized attribute preferences and whether they predict situation selection. We showed participants a series of photographs of faces and assessed both their experienced liking for an attribute (or functional attribute preference) as well as their inference about how much they liked the attribute in the abstract (their summarized attribute preference). Our results suggest that summarized attribute preferences—despite being (weakly) grounded in functional attribute preferences—were affected by incidental aspects of the context in which people learn about them (i.e., the overall likeability of the pool of faces). Furthermore, we observed a double dissociation in the predictive validity of summarized and functional attribute preferences: Whereas summarized attribute preferences predicted situation selection at a distance (e.g., whether to join a new dating website based on a description of it), functional attribute preferences predicted situation selection with experience (e.g., whether to join a new dating website after sampling it). We discuss theoretical and methodological implications for the interdisciplinary science of human evaluation.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».