(Anti-)egalitarianism differentially predicts empathy for members of advantaged versus disadvantaged groups.
Notice bibliographique
Résumé
We explore the relationship between group-based egalitarianism and empathy for members of advantaged groups (e.g., corporate executives; state officials) versus disadvantaged groups (e.g., blue-collar workers; schoolteachers) subjected to harmful actions, events, or policies. Whereas previous research suggests that anti-egalitarians (vs. egalitarians) dispositionally exhibit less empathy for others, we propose that this relationship depends on the target's position in the social hierarchy. We examined this question across eight studies (N = 3,154) conducted in the U.S. and the U.K., including online and in-person experiments and examining attitudinal and behavioral outcomes. We observed that (anti-)egalitarianism negatively predicted empathy for members of disadvantaged groups subjected to harmful situations, but positively predicted empathy for members of advantaged groups. This pattern held regardless of perceivers' own membership in advantaged or disadvantaged groups (i.e., perceiver gender, race, or SES). (Anti-)egalitarianism's differential effects on empathy for advantaged versus disadvantaged targets were attributable in part to differences in perceived degree of harm incurred (beyond roles for perceived value conflict and perceived deservingness): Egalitarians perceived the same action as more harmful than anti-egalitarians when it occurred to a disadvantaged target but less harmful than anti-egalitarians when it occurred to an advantaged target. We also explored how these patterns informed individuals' downstream policy attitudes and policy-relevant behavior (e.g., willingness to sign a petition). Our findings enrich understanding of (anti-)egalitarianism by testing competing perspectives on the link between (anti-)egalitarianism and empathy, and by demonstrating when and why individuals' preferences for social equality (vs. hierarchy) lead them to extend versus withhold empathy. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».