Profiles in empathy: Different empathic responses to emotional and physical suffering.
Notice bibliographique
Résumé
Empathy often occurs when individuals witness another suffer. Researchers who study empathy have tried to identify reliable behavioral outcomes, affective responses, and physiological changes associated with its experience. However to date, these markers of empathy have remained elusive. We propose that failing to take into account the features of the suffering that elicited the empathy has contributed to this problem. We hypothesized that emotional and physical suffering generate diverging profiles of empathy with different behavioral, affective, and physiological markers. We first examined how observer's rated 75 different types of suffering. Ratings produced 2 independent clusters-primarily emotional and primarily physical, which classified 80% of suffering events (Study 1). Next we measured behavioral, affective, and physiological markers of empathy for emotional and physical suffering. In a 2-step exploratory (Study 2a) and confirmatory (Study 2b; preregistered) process, participants generated open-ended behavioral responses to suffering scenarios, which were coded, classified into thematic categories, and presented to new participants. We found that emotional suffering elicited more comforting and interpersonal emotion regulation behaviors in others, whereas physical suffering elicited more emergency mobilization behaviors. In Study 3, participants viewed pictures of suffering. Self-reports and coded expressions of compassion were stronger for emotional suffering; anxiety and distress were stronger for physical suffering. In Study 4, participants watched videos of suffering. Emotional and physical suffering elicited increased parasympathetic and sympathetic activation, though coactivation was greater for physical suffering. This work generates a more nuanced and comprehensive understanding of empathy, which addresses current debates and reconciles inconsistencies in its conceptualization. (PsycInfo Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».