Notice bibliographique
Résumé
Cooperation and competition are a fundamental part of human interaction. In each situation, different people will cooperate or compete with one another in different ways. In this paper, we study the relationship between how people feel about the person they are interacting with (the affective identity of that person) and their level of cooperation in different circumstances. Standard game-theoretic models provide solutions to what self-interested rational agents would do in various situations. However, humans don't respond rationally in many situations, and the decision to cooperate can be strongly influenced by the identities of the interactants. In this study, over 1,000 participants answered a survey about whether they would cooperate in various framings of the Prisoners Dilemma (PD). These framings are based on the shared cultural sentiments in a three dimensional emotion space (Evaluation, Potency and Activity or EPA) about identities measured in existing large scale surveys. We combined 27 such identities with a set of five different payoff matrices, and provide statistical correlates between the sentiments about identities and likelihood of cooperation. We show that the evaluative (E) dimension is a strong predictor of cooperation, and we discuss the other factors including mixing terms. Our results provide a novel alternative view of cooperation in PD as arising simply from culturally shared sentiments about identities, rather than from payoff estimates.
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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 | 0,000 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».