Do they like me?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract People are frequently concerned about the impressions they make on others (referred to as metaperceptions), but their insights are often inaccurate. Illustrating the phenomenon called the liking gap, speakers interacting in their first language (L1) and second language (L2) tend to underestimate how much they are liked by their interlocutor, and these judgments often predict their desire to engage in future interaction and collaboration. To understand the scope of this bias and its consequences, we focused on L1–L2 dyadic interaction, examining metaperception as a potential barrier to conversations between university students. We recruited 58 previously unacquainted university students to perform a 10-min academic discussion task between one L1 and one L2 speaker. Afterward, the speakers (a) assessed each other’s interpersonal liking, speaking skill, and interactional behavior; (b) provided their metaperceptions of their interlocutor’s assessments of the same dimensions; and (c) estimated their interest in future interaction with the same interlocutor. All speakers showed a reliable metaperception bias to underestimate their interpersonal liking, speaking skill, and interactional behavior. However, only L1 speakers’ desire to engage in future interaction was associated with their metaperceptions of interpersonal liking. We discuss implications of this finding for understanding and promoting academic communication.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».