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Enregistrement W4413101700 · doi:10.1177/10888683251352048

Inequality in People’s Minds: An Integrative Psychological Framework of Perceptions of Economic Inequality

2025· review· en· W4413101700 sur OpenAlexaff
L Taylor Phillips, Stephanie J. Tepper, Daniela Goya‐Tocchetto, Shai Davidai, Nailya Ordabayeva, M. Usman Mirza, Barnabás Szászi, Martin V. Day, Oliver Hauser, Jon Jachimowicz

Notice bibliographique

RevuePersonality and Social Psychology Review · 2025
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInequalitySocial psychologyPerceptionPsychologyEconomic inequalitySocial inequalitySystem justificationSociologyPositive economicsEconomicsPoliticsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Academic Abstract People’s perceptions of economic inequality are important predictors of their political attitudes and behaviors. Scholars across the social sciences have worked to understand people’s (mis)perceptions of inequality. Yet, scholars currently lack a common framework for integrating emerging findings and conceptualizing how these perceptions are formed. Here, we propose an integrative framework to help researchers highlight the psychological processes underlying how inequality is perceived. We draw on theories of perception, cognition, developmental, and social psychology to identify five interlinked, iterative components of the inequality perception process: (a) access to inequality cues, (b) attention to these cues, (c) comprehension of these cues, (d) motivated processing of these cues, and (e) meaningful summary representation of inequality. Our framework provides a roadmap for integrating research across disparate fields, making sense of current findings, and identifying novel challenges to advance future research. Public Abstract How much inequality people perceive better predicts their political action than do official measures of inequality (e.g., economic indicators like the Gini coefficient). While scholars across the social sciences are working to understand these (mis)perceptions of inequality, the literature lacks agreement on measurements of inequality perceptions and, as a result, on whether people under or overestimate inequality. By providing an integrative psychological framework for inequality perceptions that focuses on the processes underlying how people form these perceptions and what they mean to them we shed light on when and why people perceive more or less inequality. Our framework outlines the psychological processes underlying perceptions of inequality and helps scholars value the information and insight people’s own perceptions provide for addressing inequality in communities.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,381 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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