Peer effects on control-averse behavior
Notice bibliographique
Résumé
The urge to rebel against external control affects social interactions in many domains of our society with potentially far-reaching consequences. Nevertheless, it has remained unclear to what degree this control-averse behavior might be influenced by the people in our surroundings, our peers. In an experimental paradigm with real restrictions of the subjects' freedom of choice and no systematic incentives to follow the peer, we are able to demonstrate both negative and positive peer effects on control-averse behavior. First, we find that information about a peer's strongly control-averse behavior, although irrelevant for the subjects' outcome, increases the subjects' individual control-averse behavior. Second, we find that information about a peer's more generous and only weakly control-averse behavior increases subjects' generous behavior, even though it is associated with greater costs for the subjects. Critically, each subject's behavior determined the monetary payoff of both the subject and a third person, thereby constituting a social behavior with actual consequences. Interestingly, these peer effects are not moderated by self-assessments of the general resistance to peer influence or the general tendency to rebel against restrictions of one's freedom of choice. Contributing new insights into a complex and highly relevant social phenomenon, our results indicate that information about a single peer's behavior can influence individual control-averse behavior.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,002 |
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 ».