The Legitimacy of Power in Status-Differentiated Groups
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose To use a behavioral measure of legitimacy to study how differences in negotiating style and status affect the legitimacy of persons in high-power network positions. Predictions include (1) that powerful network actors who negotiate using a pro-group style will maintain legitimacy better than will those who negotiate selfishly and (2) those higher in status will be granted more legitimacy both before and after exchange than powerful actors lower in status. Method An experimental study in which participants were connected in networks to powerful partners who were portrayed as consistently high or low on several status characteristics. Both before and after exchange, participants evaluated partners on a number of dimensions and made decisions on whether to vote to join a coalition to take the partner's power away, a direct behavioral indicator of legitimacy. Findings High-power partners lost legitimacy over the course of exchange irrespective of whether they negotiated in pro-group or selfish ways, and irrespective of whether they were high or low in status. This effect was pronounced for partners who negotiated selfishly. Although partner status predicted legitimacy prior to exchange, legitimacy evaluations after exchange appeared entirely driven by the partner's negotiating style (how the power was used) and not by status. Research Implications The project introduces a new behavioral measure of legitimacy that correlated highly with self-report items and should be of value in future research. The study also indicates promising directions for future research that might disentangle effects of power and status on legitimacy, along with adjudicating among explanations for why this study did not find status effects on legitimacy.
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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 | 0,004 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».