A meta-analytic review of cultural variation in affect valuation.
Notice bibliographique
Résumé
What affective states do people ideally want to feel and why? In Affect Valuation Theory, Tsai et al. (2006) proposed and observed that (a) how people would ideally like to feel (their "ideal affect") differs from how they actually feel (their "actual affect"), and (b) cultural factors shape people's ideal affect even more than their actual affect. In this individual participant data meta-analysis, we reexamined these two premises in a combined data file of over 31,000 participants from 124 data sets collected by different research teams across the world. Consistent with Tsai et al., we observed that (a) actual affect and ideal affect are empirically distinct constructs, and (b) cultural differences in ideal affect are larger in magnitude than cultural differences in actual affect. These findings held across research teams, participant populations, and publication status. Importantly, most cultural differences in ideal affect endured over time, including European Americans' greater valuation of high arousal positive states compared to East Asian Americans and East Asians. New patterns also emerged: European Americans valued low arousal positive states more over time; differences in ideal affect emerged among specific East Asian cultural groups; and socioeconomic status, gender, and age were also associated with differences in ideal affect. (PsycInfo Database Record (c) 2026 APA, all rights reserved).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,001 |
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 ».