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Enregistrement W4404311394 · doi:10.1177/02654075241298912

Defer, disagree, or disengage? Relational mobility, self-changeability, culture, and responses to inconsistency

2024· article· en· W4404311394 sur OpenAlexaffabout
James Hillman, Eun Ju Son, Mina Jyung, Tara K. MacDonald

Notice bibliographique

RevueJournal of Social and Personal Relationships · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySocial psychologySelf-enhancementCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Past research has found that people often engage in one of three behaviours to resolve inconsistencies with others: validation, conforming, or distancing. While much of the social influence literature has assessed contexts in which conformity is more or less likely, little has explored alternatives to conformity, such as validation and distancing. The present research as aims to assess what underlying factors that affect these preferences. We used vignettes of inconsistency in relational contexts to assess people’s preferred responses. In Study 1, we assessed Canadian participants’ preferences responses following social inconsistency. We found that more perceived self-changeability increased preference for conformity and decreased preference for validation and distancing, while more perceived relational mobility increased preference for distancing and decreased preference for conformity and validation. In Study 2 we assessed how these behaviours may vary culturally. We found that compared to Canadians, Koreans expressed greater preference for conformity and less preference for validation. The patterns of results for perceived changeability and mobility were largely the same across Canadian and Korean, with Koreans demonstrating similar or smaller effects. Implications and limitations of these findings are discussed.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,255
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,154 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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