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Enregistrement W1982909927 · doi:10.1037/a0029549

Listen to your heart: When false somatic feedback shapes moral behavior.

2012· article· en· W1982909927 sur OpenAlexafffund
Jun Gu, Chen‐Bo Zhong, Elizabeth Page‐Gould

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology General · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésHeartbeatPsychologyDeceptionLyingSocial psychologyActive listeningDistressCognitive psychologyCommunicationComputer securityPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A pounding heart is a common symptom people experience when confronting moral dilemmas. The authors conducted 4 experiments using a false feedback paradigm to explore whether and when listening to a fast (vs. normal) heartbeat sound shaped ethical behavior. Study 1 found that perceived fast heartbeat increased volunteering for a just cause. Study 2 extended this effect to moral transgressions and showed that perceived fast heartbeat reduced lying for self-gain. Studies 3 and 4 explored the boundary conditions of this effect and found that perceived heartbeat had less influence on deception when people are mindful or approach the decision deliberatively. These findings suggest that the perceived physiological experience of fast heartbeats may signal greater distress in moral situations and hence motivate people to take the moral high road.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,204
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,189 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations47
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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