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Enregistrement W2921545035 · doi:10.1037/pspi0000186

Signaling when no one is watching: A reputation heuristics account of outrage and punishment in one-shot anonymous interactions.

2019· article· en· W2921545035 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality and Social Psychology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueExperimental Behavioral Economics Studies
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutrageReputationSelfishnessPsychologySocial psychologyPunishment (psychology)HeuristicsComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

on Jul 22 2019 (see record 2019-43753-001). In the article, a printer error did not enable the authors to correct various errors before publication. Tables 1 and 2 have been corrected. All versions of this article have been corrected.] Moralistic punishment can confer reputation benefits by signaling trustworthiness to observers. However, why do people punish even when nobody is watching? We argue that people often rely on the heuristic that reputation is typically at stake, such that reputation concerns can shape moralistic outrage and punishment even in one-shot anonymous interactions. We then support this account using data from Amazon Mechanical Turk. In anonymous experiments, subjects (total n = 8,440) report more outrage in response to others' selfishness when they cannot signal their trustworthiness through direct prosociality (sharing with a third party)-such that if the interaction were not anonymous, punishment would have greater signaling value. Furthermore, mediation analyses suggest that sharing opportunities reduce outrage by influencing reputation concerns. Additionally, anonymous experiments measuring costly punishment (total n = 6,076) show the same pattern: subjects punish more when sharing is not possible. Moreover, and importantly, moderation analyses provide some evidence that sharing opportunities do not merely reduce outrage and punishment by inducing empathy toward selfishness or hypocrisy aversion among non-sharers. Finally, we support the specific role of heuristics by investigating individual differences in deliberateness. Less deliberative individuals (who typically rely more on heuristics) are more sensitive to sharing opportunities in our anonymous punishment experiments, but, critically, not in punishment experiments where reputation is at stake (total n = 3,422); and not in our anonymous outrage experiments (where condemning is costless). Together, our results suggest that when nobody is watching, reputation cues nonetheless can shape outrage and-among individuals who rely on heuristics-costly punishment. (PsycINFO Database Record (c) 2019 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.

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil0,339

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,278 · 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