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Enregistrement W4392614852 · doi:10.23977/aetp.2024.080201

Psychological Mechanisms in Social Cognition Research: Taking Social Power Area as an Example

2024· article· en· W4392614852 sur OpenAlexvenueno aff
Mufan Zheng

Notice bibliographique

RevueAdvances in Educational Technology and Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychology of Development and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionPsychologySocial cognitionPower (physics)Cognitive psychologyMotor cognitionPsychological researchSocial psychologyCognitive science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article discusses the methods and approaches used to examine psychological processes in the field of social cognition research, with a specific focus on the area of social power. Social cognition refers to the mental processes involved in perceiving, interpreting, and understanding social information. Understanding how individuals perceive and respond to power dynamics within social interactions is crucial for comprehending various social phenomena. The article highlights the importance of examining psychological processes in social cognition research and provides insights into the specific example of social power. We introduced three types of methods to examine psychological processes at the level of experiment design proposed by Spencer, Zanna and Fong, and summarized situations of using these three designs in past. It discusses different experimental designs, measures, and paradigms commonly employed to investigate social power and its influence on cognitive processes. Additionally, it emphasizes the need for interdisciplinary collaboration and the integration of various research methods to gain a comprehensive understanding of social cognition and its underlying psychological mechanisms. Overall, this article serves as a guide for researchers interested in studying psychological processes within the context of social cognition, particularly in relation to social power dynamics.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0120,006
Études des sciences et des technologies0,0040,035
Communication savante0,0090,017
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,334 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2024
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