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Enregistrement W2773927641

Thanks for Nothing: Expressing Gratitude Invites Exploitation by Competitors

2017· article· en· W2773927641 sur OpenAlexaff
Jeremy A. Yip, Kelly Kiyeon Lee, Cindy Chan, Alison Wood Brooks

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGratitudeProsocial behaviorPsychologyValence (chemistry)Social psychologyDeceptionCompetitor analysisFriendshipExpression (computer science)Computer scienceChemistryEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous research has revealed that expressing gratitude motivates prosocial behavior in cooperative relationships. However, expressing gratitude in competitive interactions may operate differently. Across five studies, we demonstrate that individuals interacting with grateful counterparts become more likely to engage in selfish behavior during competitive interactions. In Studies 1a and 1b, participants who interacted with counterparts expressing gratitude were more likely to make aggressive offers in distributive negotiations than those who interacted with counterparts expressing neutral emotion. In Study 2, we find that inferences of the tendency to forgive mediates the relationship between gratitude expression and selfish behavior. In Study 3, we contrast expressions of gratitude with another positive-valence emotion: excitement. We show that expressing gratitude promotes self-interested behavior compared to expressing excitement or neutral emotion. In Study 4, we find that gratitude expression triggers self-serving deception. Taken together, our findings suggest that expressing gratitude can be costly in competitive interactions: people infer that grateful counterparts are forgiving and, therefore, they are more likely to exploit their counterparts for selfish gain.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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