Message source effects on rejection and costly punishment of criticism across cultures
Notice bibliographique
Résumé
Subgroups of societies evaluate information differently, leading to partisan polarization and societal rifts world-wide. Beyond mere disagreement about facts or different preferences, we identify a group-based mechanism predicting the rejection of critical messages and costly punishment of the commenter across three previously understudied and representative cultures. Our pre-registration was peer-reviewed within the Leibniz-Institute for Psychology lab-track scheme prior to data collection and, once accepted, funded. Participants (N = 2207) from China (collectivism, n = 786), Canada (individualism, n = 666), and Japan (honor, n = 755) consistently rejected criticism of their own national group that was attributed to a source from a different national group (intergroup criticism), as compared to the same criticism from within their group. These intergroup sensitivity effects were larger in China than in Canada or Japan. In Canada and Japan only, a bystander intergroup sensitivity effect emerged such that participants rejected criticism of another national group (i.e., they do not belong to) that was attributed to a source from a different national group (intergroup criticism), as compared to the same criticism from within that group. Apparently, the processes underlying this robust effect differ between cultures. We conclude that group-based message rejection contributes to societal rifts in many different cultures.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».