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Enregistrement W7132880064

Evaluating Others’ Relevance: Dimensions, Levels, and Interdependence

2022· dissertation· W7132880064 sur OpenAlexafffund
Bethany Lassetter

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2022
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of California, IrvineUniversity at BuffaloUniversity of TorontoNational Science Foundation
Mots-clésRelevance (law)Interpersonal communicationFunction (biology)Interpersonal relationshipMechanism (biology)Natural (archaeology)Value (mathematics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Humans seek to determine what other people are like and use others’ characteristics—such as their age, gender, and attractiveness—to assess others’ relevance to their own goals. The resulting appraisals of others’ opportunity and threat shape social judgments and behavior. My thesis accomplishes three broad aims. With Studies 1 and 2, I demonstrate that appraisals of who threatens and who facilitates one’s goals are independent dimensions of social judgment (Lassetter et al., 2021). People can be evaluated as (a) facilitating a goal, (b) threatening a goal, (c) both facilitating and threatening a goal, or (d) neither facilitating nor threatening a goal. I term this two-dimensional model the Relevance Appraisal Matrix. Relevance appraisals shift dynamically with perceiver goals: For example, a person may be appraised as facilitating a mate-seeking goal, but as neither facilitating nor threatening a self-protection goal (Lassetter et al., 2021). Further, relevance appraisals are distinct from stereotypes of group attributes and likely act as a mechanism between stereotypes of others and downstream outcomes. With Studies 3 and 4, I show that the Relevance Appraisal Matrix describes appraisals of individual targets (e.g., a nurse, a man, a close friend) and groups (e.g., medical professionals, men). Thus, in addition to appraising whether individual targets—including close and known others—pose opportunity and/or threat, relevance appraisals function as group-level phenomena that influence evaluations of broader groups. With Studies 5 and 6, I examine the link between relevance and interpersonal closeness. Close others may be especially likely to influence decisions and goal pursuit—and possibly, more likely to both facilitate and threaten goals. I show that threat and opportunity appraisals negatively and positively relate to perceived closeness, respectively. In sum, I propose a framework for understanding the structure of relevance, test how that framework applies to individual- and group-level social perception, and examine the link between relevance and closeness. Relevance appraisals are central and consequential to social perception. My thesis illuminates the structure of these appraisals and lays the foundation for future research examining how relevance shapes attention, emotions, and behavior.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,400 · 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

Citations0
Publié2022
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