Mapping the Traits Desired in Followers and Leaders onto Fundamental Dimensions of Social Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
We applied the social evaluation framework to investigate the traits desired in an “ideal” follower, which were compared to the traits desired in an “ideal” leader. Across three studies and five samples, both differences and similarities in role-specific preferences mapped onto the Vertical-Horizontal dimensions of the social evaluation framework in ways that aligned with the demands of each role. Traits higher on the Horizontal-morality facet (e.g., cooperative, dutiful) and lower on the Vertical-assertiveness facet (e.g., confident, ambitious) differentiated ideal follower preferences from ideal leader preferences. Focusing on the traits most strongly desired in relation to each role, traits that supported social coordination and collective goal attainment (i.e., work ethic, cooperativeness) were prioritized in relation to ideal followers, whereas intelligence was prioritized for ideal leaders. Trustworthiness was equally valued across both roles. Moreover, we differentiated between necessary and luxury traits by adjusting the budget individuals could allocate towards the desired traits. Investments in necessary versus luxury traits further supported the social evaluation framework and highlighted the need to account for the facet-level distinctions within the Vertical (assertiveness, ability) and Horizontal (morality, friendliness) dimensions. Further, these findings were found to be robust across manipulations (e.g., the target’s gender and hierarchical level).
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».