Comparaisons sociales et comparaisons temporelles : vers une approche séquentielle et fonction de la situation unique
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Résumé Les comparaisons sociales et temporelles sont des stratégies d’évaluation de soi qui ont des conséquences sur l’estime de soi personnelle. Dans ce travail, nous proposons que les comparaisons sociales et temporelles suivent une approche séquentielle, où les comparaisons sociales précèdent les comparaisons temporelles. Deux postulats sont proposés et testés. En premier lieu, nous postulons que l’influence des comparaisons sociales ou temporelles dans la prédiction de l’estime de soi personnelle dépendra de la disponibilité perçue des repères sociaux saillants à l’évaluation de soi. En second lieu, nous mettons de l’avant le concept de la situation unique afin d’expliquer le processus psychologique par lequel un individu se détourne des comparaisons sociales vers les comparaisons temporelles pour s’évaluer. Des analyses de régression ont permis de confirmer nos hypothèses et de souligner la pertinence d’une approche séquentielle des comparaisons sociales et temporelles.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it