Who makes a more consistent first impression? Examining the structure and correlates of dissensus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE AND BACKGROUND: How do targets shape consensus in impression formation? Targets are known to play an outsized role in the accuracy of first impressions, but their influence on consensus has been difficult to study. With the help of the recently developed extended Social Relations Model, we explore the structure and correlates of individual differences in consensus (i.e., dissensus). METHOD: Across 3 studies, 187 photographs of targets were rated by 960 perceivers on personality and evaluative traits, as well as being coded for physical cues by trained coders. We explored the within-target consistency of consensus across traits, as well as its relationship to four categories of theoretically relevant correlates: expressiveness, normativity, positivity, and social categories. RESULTS: The tendency to make a consistent impression on others was broadly consistent across traits. High-consensus targets tended to be more expressive, had more normative physical cues, and were viewed more positively. CONCLUSIONS: At least in a first impression context, targets may play a unique role in predicting the consensus of personality judgments by providing perceivers with more information to work with, and making a negative impression on others may carry social costs.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».