Justice and Empathy: What Motivates People to Help Others?
Notice bibliographique
Résumé
A core premise of the social psychology of justice is that people's attitudes, feelings, and behaviors are shaped by their subjective judgments about what is right or wrong, just or unjust, ethical or unethical (Tyler et al., 1997). This fundamental argument is now supported by a large and diverse body of literature. However, this was not always the case, and the work of Mel Lerner, both in his influential just world hypothesis (Lerner, 1980) and through several influential theoretical articles pointing out the broader implications of the justice motive (Lerner, 1981, 1982), has had a great deal to do with encouraging social psychologists to think seriously about the nature and importance of justice. Our goal in this chapter is to build upon Lerner's articulation of the existence of the justice motive, as well as upon the now large literature documenting the range and importance of the influence of people's concerns about justice. We do so by considering one core distinction within social psychology that we feel is underdeveloped at this time – the distinction between justice and empathy. Justice and empathy share (at least) one important behavioral influence. Both lead those who possess resources and/or power to help others who are needy or in distress. Understanding justice and empathy therefore also helps us to understand when and why people come to the aid of victims.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».