Different Strokes for Different Folks: Gender and Emotions in an Environmental Game
Notice bibliographique
Résumé
<p class="sar-body"><span lang="EN-US">Females are often expected to behave more environmentally-friendly than males, to be more sensitive to nuances in wording/framing, to be more emotionally expressive, and to be more likely to act on these emotions. Do they actually behave according to these expectations? Previous research found mixed evidence on gender effects. The purpose of our study is to examine whether there are gender differences in reaction to framing, expressing of emotions and acting in response to emotions in the environmental context and to determine whether these differences (if present) follow the “stereotypical” expectations. To investigate this, we conducted a framed laboratory experiment in the water quality context. Our findings show that there is a gender effect and it is highly context-dependent with respect to environmental decisions and with respect to the likelihood of expression of positive and negative emotions. Furthermore, we find that females sharing behavior is not sensitive to empathy vs. self-interest framing, while males sharing behavior is. Our results indicate that the payoff-relevant factors are, generally, more important than gender. We conclude that males and females are responding to different stimuli (“different strokes for different folks”), thus empirically testing behavior in a specific context is paramount when trying to predict responses by gender and designing environmental policies.</span></p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».