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Enregistrement W4365450866 · doi:10.1037/pspi0000425

Self-essentialist reasoning underlies the similarity-attraction effect.

2023· article· en· W4365450866 sur OpenAlexaff
Charles Chu, Brian S. Lowery

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality and Social Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensQuest University Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEssentialismAttractionSimilarity (geometry)ModerationPsychologySocial psychologyInterpersonal attractionCategorizationArgument (complex analysis)PsycINFOEpistemologyComputer scienceArtificial intelligenceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose that self-essentialist reasoning is a foundational mechanism of the similarity-attraction effect. Our argument is that similarity breeds attraction in two steps: (a) people categorize someone with a shared attribute as a person like me based on the self-essentialist belief that one's attributes are caused by an underlying essence and (b) then apply their essence (and the other attributes it causes) to the similar individual to infer agreement about the world in general (i.e., a generalized shared reality). We tested this model in four experimental studies (N = 2,290) using both individual difference and moderation-of-process approaches. We found that individual differences in self-essentialist beliefs amplified the effect of similarity on perceived generalized shared reality and attraction across both meaningful (Study 1) and minimal (Study 2) dimensions of similarity. We next found that manipulating (i.e., interrupting) the two crucial steps of the self-essentialist reasoning process-that is, by severing the connection between a similar attribute and one's essence (Study 3) and deterring people from applying their essence to form an impression of a similar other (Study 4)-attenuated the effect of similarity on attraction. We discuss the implications for research on the self, similarity-attraction, and intergroup phenomena. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,362 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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