The behavioural expression of empathy to others’ pain versus others’ sadness in young children
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about how children develop or express their empathy for another individual's pain. The current study compared the behavioural expression of empathy for pain with that for emotion, specifically sadness, in children. One hundred twenty children (60 boys, 60 girls) between the ages of 18 and 36 months (M=26.44 months; SD=5.17) were assessed for their empathy-related behavioural responses to simulations of an adult's pain and sadness, each presented separately. Children were more likely to be distressed by, but also more likely to be prosocially responsive to, another's sadness. Conversely, children were more likely to actively play during another's pain. Despite these differences, principal component analyses conducted separately for pain and sadness revealed conceptual similarities across simulation type. Components labelled as Empathic Concern and Personal Distress emerged for both simulations. Hierarchical regression analyses examining the influence of developmental (ie, age, sex) and interindividual (ie, temperament, social-emotional development, language abilities) variables of interest in children's empathy-related responses were conducted for each pain and sadness component. Age differences emerged only for pain. There were no sex differences for either simulation. Temperament showed some predictive value in how children would respond to sadness. Social-emotional variables showed some predictive value in how children would respond to pain and sadness. Language showed very little predictive value. These findings highlight both conceptual similarities across, and important differences between, children's expressions of empathy for pain and for sadness. Pain appears to be more easily ignored and results in fewer prosocial responses in children.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».