Collective value and expectancy: the influence of group-based perception of personal goals on behaviour and affect
Bibliographic record
Abstract
Dans de nombreuses circonstances, appartenir à un groupe a un impact sur la poursuite des buts. Les travaux sur la motivation ont démontré que la valeur que chacun attribue personnellement à un but et les attentes quant à ses chances de succès prédisent les comportements reliés à la poursuite de ce but. En reprenant le cadre offert par les théories motivationnelles sur la valeur et les attentes (expectancy-value theories), je propose d'introduire les notions de 'valeur collective' (collective value) et 'attentes collectives' (collective expectancy). Deux études expérimentales ont été effectuées afin de tester (1) si la valeur et les attentes collectives concernant un but prédisent les comportements visant à atteindre ce but; ainsi que (2) si l'écart entre les perceptions personnelles et collectives des valeurs et des attentes associées à un but a un impact sur l'affect. L'étude 1 (n = 69) a été conçue pour tester les effets des valeurs personnelle et collective et l'étude 2 (n = 71) pour tester les effets des attentes personnelles et collectives. La première hypothèse – selon laquelle la valeur et les attentes collectives prédisent les comportements associés à la poursuite d'un but, même en tenant compte de l'effet de la valeur et des attentes personnelles – n'a pas été supportée par les résultats. La seconde hypothèse – selon laquelle un écart entre les perceptions collectives et personnelles de la valeur et des attentes associées à un but devrait réduire l'affect positif – a été supportée par les résultats. La contribution des deux études expérimentales fait l'objet d'une discussion, qui porte sur les implications de ces études pour la recherche sur la performance académique de certains groupes minoritaires, la dysfonction sociale qui caractérise certaines communautés autochtones du Canada et l'influence des perceptions d'un groupe sur le fait d'initier des relations amoureuses.
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".