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Enregistrement W1889403211 · doi:10.1080/00224545.2015.1047438

Seeing and Being Green? The Effect of Money Priming on Willingness to Perform Sustainable Actions, Social Connectedness, and Prosociality

2015· review· en· W1889403211 sur OpenAlexaff
Colin A. Capaldi, John M. Zelenski

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Social Psychology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPriming (agriculture)Prosocial behaviorSocial connectednessSocial psychologyAltruism (biology)PsychologyInterpersonal communicationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This investigation attempted to conceptually replicate/extend research that suggests that reminders of money can inhibit prosociality, promote self-sufficiency, and influence political beliefs. Based on these results, we hypothesized that money primes would decrease willingness to engage in sustainable actions. We also predicted that people would distribute points less prosocially and feel less socially connected when money was primed. Individuals were recruited from an undergraduate participant pool and MTurk. Meta-analytic results across the two samples revealed that money priming did not have a significant impact on willingness to act sustainably, but it did cause participants to distribute points less prosocially and report lower social connectedness than individuals in the control condition. While effects were smaller than those reported in Vohs, Mead, and Goode (2006), this study still offers support for the detrimental impact of reminders of money on interpersonal relations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil0,647

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,353 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations23
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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