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Enregistrement W2145352907 · doi:10.1177/0956797613493444

War’s Enduring Effects on the Development of Egalitarian Motivations and In-Group Biases

2013· article· en· W2145352907 sur OpenAlexaff
Michal Bauer, Alessandra Cassar, Julie Chytilová, Joseph Henrich

Notice bibliographique

RevuePsychological Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesGrantová Agentura České RepublikyUniverzita Karlova v Praze
Mots-clésPsychologySierra leoneWorld War IISocial psychologyDevelopmental psychologySpanish Civil WarSociologyPolitical scienceSocioeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In suggesting that new nations often coalesce in the decades following war, historians have posed an important psychological question: Does the experience of war generate an enduring elevation in people's egalitarian motivations toward their in-group? We administered social-choice tasks to more than 1,000 children and adults differentially affected by wars in the Republic of Georgia and Sierra Leone. We found that greater exposure to war created a lasting increase in people's egalitarian motivations toward their in-group, but not their out-groups, during a developmental window starting in middle childhood (around 7 years of age) and ending in early adulthood (around 20 years of age). Outside this window, war had no measurable impact on social motivations in young children and had only muted effects on the motivations of older adults. These "war effects" are broadly consistent with predictions from evolutionary approaches that emphasize the importance of group cooperation in defending against external threats, though they also highlight key areas in need of greater theoretical development.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,283 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations318
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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