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Enregistrement W2920326543 · doi:10.1037/emo0000588

Nudging the better angels of our nature: A field experiment on morality and well-being.

2019· article· en· W2920326543 sur OpenAlexaff
Adam Waytz, Wilhelm Hofmann

Notice bibliographique

RevueEmotion · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMoralityEmpathySocial psychologyClosenessMoral developmentPsycINFOSocial cognitive theory of moralityMoral disengagementDevelopmental psychologyMEDLINEEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A field experiment examines how moral behavior, moral thoughts, and self-benefiting behavior affect daily well-being. Using experience sampling technology, we randomly grouped participants over 10 days to either behave morally, have moral thoughts, or do something positive for themselves. Participants received treatment-specific instructions in the morning of 5 days and no instructions on the other 5 control days. At each day's end, participants completed measures that examined, among others, subjective well-being, self-perceived morality and empathy, and social isolation and closeness. Full analyses found limited evidence for treatment- versus control-day differences. However, restricting analyses to occasions on which participants complied with instructions revealed treatment- versus control-day main effects on all measures, while showing that self-perceived morality and empathy toward others particularly increased in the moral deeds and moral thoughts group. These findings suggest that moral behavior, moral thoughts, and self-benefiting behavior are all effective means of boosting well-being, but only moral deeds and, perhaps surprisingly, also moral thoughts strengthen the moral self-concept and empathy. Results from an additional study assessing laypeople's predictions suggest that people do not fully intuit this pattern of results. (PsycInfo Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,543
Score d'incertitude au seuil0,594

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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