Threats and opportunities: Independent dimensions of goal relevance shape social cognition and behavior.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
People pursue goals. They seek to build friendships, find romantic partners, maintain close relationships, gain social status and resources, and stay healthy and safe. But pursuing goals requires assessing who, among the people around them, will help or hurt their ability to reach those goals-that is, who poses goal-relevant affordances. This article overviews recent advances and new predictions from an affordance management approach to social cognition and behavior. The central tenet of this work is that judgments of who helps or hurts goals are independent (rather than opposite ends of a single judgment): Who helps my goal, and who hurts my goal? For any goal, people judge others in one of four ways: as helping the goal, hurting the goal, both helping and hurting the goal, or as irrelevant to the goal. These perceived affordances change across goals: people who help one goal may hurt, both help and hurt, or be irrelevant to another goal. This simple, novel division of helping and hurting across goals has numerous implications for psychological phenomena. It provides a framework for understanding when and how two forms of devaluation will emerge-being seen to pose a threat and being seen as irrelevant-with implications for prejudice, stigmatization, and discrimination. It also provides a lens for understanding how and when others' appraisals of us may affect our own goal pursuit. The article concludes by discussing necessary next steps and promising new directions for applying this approach to understand social cognition and behavior. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).
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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 | 0,000 | 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 découle