Costly retaliation is promoted by threats to resources in women and threats to status in men
Notice bibliographique
Résumé
What motivates people to act against their own self-interest? In men, what seems to be irrational decision-making in the short-term may be explained by other long-term benefits; thus retaliation may not be motivated by tangible costs, but instead intangible psychological variables (e.g., status threats). In contrast, there is evidence that women are more sensitive to tangible costs than are men. In Experiment 1, using the Point Subtraction Aggression Paradigm (PSAP), we tested the prediction that in men, the frequency of provocation, and not the monetary loss (tangible cost), would be associated with retaliation, whereas women would be sensitive to the tangible costs. In keeping with the prediction, women (n = 80) who incurred greater tangible costs (irrespective of frequency) retaliated with more costly punishment, whereas men (n = 90) who were provoked more frequently (irrespective of tangible costs) retaliated with more costly punishment. In Experiment 2, we directly investigated whether women were more sensitive to threats to resources and men were more sensitive to threats to status, as suggested by the results of Experiment 1. Women's (n = 53) retaliation was greater when they reported it to be a means to protect their resources, and men's (n = 35) retaliation was greater when they reported it to be a means to protect their status. Thus, these results identify psychological variables that guide retaliation that is costly to the actor. Consistent with evolutionary perspectives, concerns about status appear to drive costly retaliatory behavior more so in men than in women.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».