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Enregistrement W2264695042 · doi:10.1371/journal.pone.0148845

It Depends Who Is Watching You: 3-D Agent Cues Increase Fairness

2016· article· en· W2264695042 sur OpenAlexfundno aff
Jan Krátký, John J. McGraw, Dimitris Xygalatas, Panagiotis Mitkidis, Paul Reddish

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Social FundMasarykova UniverzitaSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaVelux Stiftung
Mots-clésProsocial behaviorAgency (philosophy)PsychologySensory cueCognitive psychologyTask (project management)Curse of dimensionalitySocial psychologyObject (grammar)Computer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laboratory and field studies have demonstrated that exposure to cues of intentional agents in the form of eyes can increase prosocial behavior. However, previous research mostly used 2-dimensional depictions as experimental stimuli. Thus far no study has examined the influence of the spatial properties of agency cues on this prosocial effect. To investigate the role of dimensionality of agency cues on fairness, 345 participants engaged in a decision-making task in a naturalistic setting. The experimental treatment included a 3-dimensional pseudo-realistic model of a human head and a 2-dimensional picture of the same object. The control stimuli consisted of a real plant and its 2-D image. Our results partly support the findings of previous studies that cues of intentional agents increase prosocial behavior. However, this effect was only found for the 3-D cues, suggesting that dimensionality is a critical variable in triggering these effects in a real-world settings. Our research sheds light on a hitherto unexplored aspect of the effects of environmental cues and their morphological properties on decision-making.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,114 · 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'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

Citations29
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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