Testing the influence of testosterone administration on men’s honesty in a large laboratory experiment
Notice bibliographique
Résumé
The impact of testosterone on decision-making is a growing literature, with several reports of economically relevant outcomes. Similar to Wibral et al. (2012), we investigate the effects of exogenous testosterone administration on deception in a double-blind placebo controlled study. Participants (N = 242) were asked to roll a die in private and were paid according to their reported roll, which creates the opportunity to lie about the outcome to increase earnings. We find evidence for self-serving lying in both treatment and control groups and a statistically insignificant negative effect (d = -0.17, 95% CI[-0.42, 0.08]) indicating more honest behavior (i.e., lower reports) following testosterone administration. Although insignificant, the direction was the same as in the Wibral et al. study, and the meta-analytic effect of the two studies demonstrates lower reporting (i.e., more honesty) following testosterone (vs. placebo) administration, significant at the 0.05 level (d = -0.27, 95% CI[-0.49, -0.06]). We discuss how our results and methodology compare with Wibral et al. and identify potential causes for differences in findings. Finally, we consider several plausible connections between testosterone and lying that may be further investigated using alternative methodologies.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».