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Enregistrement W4407899056 · doi:10.1177/19485506251320427

Does Saying “Thanks a Lot” Make You Look Less Than? The Magnitude of Gratitude Shapes Perceptions of Relational Hierarchy

2025· article· en· W4407899056 sur OpenAlexaff
Kristin Laurin, Kate Guan, Ayana N. Younge

Notice bibliographique

RevueSocial Psychological and Personality Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGratitudePsychologyPerceptionHierarchySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gratitude expressions provide shared warmth benefits to both the thanker and the helper. Little work has explored how gratitude expressions shift how observers see these individuals on another important dimension: their relative rank. We consider how the magnitude of gratitude expressions shapes observers’ perceptions of the thanker’s and helper’s relative status and power. Seven studies find that thankers who expressed more, compared to less, intense gratitude than expected made their helpers seem relatively higher rank, though this pattern was inconsistent across metrics of gratitude in studies using real-world expressions. These effects emerged across a range of contexts and relationships. Mechanism analyses yielded several null results, while underscoring the role of perceptions of agency. Observers may make their inferences directly, based on intuiting the real association between a thanker’s gratitude and their helper’s power and status. Our findings demonstrate that gratitude signals rank relationships, qualifying current recommendations to express gratitude publicly.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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