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Enregistrement W2045450824 · doi:10.1080/17439760.2011.626790

Reflecting on acts of kindness toward the self: Emotions, generosity, and the role of social norms

2011· article· en· W2045450824 sur OpenAlexaff
Julie J. Exline, Adrienne Morck Lisan, Elianna R. Lisan

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Positive Psychology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial and Intergroup Psychology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormativePsychologyGenerosityKindnessSocial psychologyProsocial behaviorSalience (neuroscience)OutgroupContext (archaeology)Developmental psychologyCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How do people respond, in terms of emotion and behavior, when prompted to recall an act of kindness from another person? As shown in two studies of undergraduates, responses differ based on whether the kindness is seen as normative – that is, whether it follows social norms related to the relational context and one's past behavior. On the whole, normative kindnesses were linked with more positive emotion and less negative emotion than non-normative kindnesses. Those asked to recall normative kindnesses also donated more money to charity than those who recalled non-normative kindnesses, an effect partly mediated by the greater positivity of the normative stories (Study 2). These results suggest that if the goal is to increase mood or generosity, recalling normative kindnesses is a safer strategy than recalling non-normative kindnesses. Yet, some results also supported an outgroup salience hypothesis, in which recalling non-normative kindnesses increased generous motives toward strangers and enemies.

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)0,003
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,782
Score d'incertitude au seuil0,585

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeQualitatif
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

Citations35
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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