Notice bibliographique
Résumé
In five independent studies evidence is presented consistent with the altruist-detection assumption of Frank's (1988) commitment model. What is unique about these findings is that they were attained using different methodological paradigms from different disciplines. Study One and Two's methodology was borrowed from cognitive psychology and suggests that humans have decision rules designed to detect an altruistic reputation. Study Three uses a standard social psychological methodology, i.e., the zero-acquaintance video-presentation paradigm in an inter-cultural context. Specifically, in zero-acquaintance video encounters with students speaking Dutch, Canadian students detected altruism level. Study Four (A & B) departs from an experimental approach by exploring the spontaneously occurring nonverbal behaviours of altruists and non-altruists in two cultures, i.e., Canadian and Dutch. Findings corroborate the nonverbal behaviour pathway to altruist detection, which claims that hard-to-fake facial expressions vary with altruism level. Finally, Study Five uses an experimental economics approach to test whether smile symmetry and reputation influence resource allocations. As predicted, subjects delivered more resources to cartoon icons with an altruistic reputation and cartoon icons with symmetrical smiles. These results are consistent with Frank's (1988) reputation and nonverbal pathways to altruist detection. If cooperative individuals are reliably identified, they may form alliances, which could have allowed for the selection of genes predisposing altruism in ancestral environments.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».