Do pride and shame track the evaluative psychology of audiences? Preregistered replications of Sznycer <i>et al</i> . (2016, 2017)
Notice bibliographique
Résumé
Are pride and shame adaptations for promoting the benefits of being valued and limiting the costs of being devalued, respectively? Recent findings indicate that the intensities of anticipatory pride and shame regarding various potential acts and traits track the degree to which fellow community members value or disvalue those acts and traits. Thus, it is possible that pride and shame are engineered to activate in proportion to others' valuations. Here, we report the results of two preregistered replications of the original pride and shame reports (Sznycer et al. 2016 Proc. Natl Acad. Sci. USA 113 , 2625–2630. ( doi:10.1073/pnas.1514699113 ); Sznycer et al . 2017 Proc. Natl Acad. Sci. USA 114 , 1874–1879. ( doi:10.1073/pnas.1614389114 )). We required the data to meet three criteria, including frequentist and Bayesian replication measures. Both replications met the three criteria. This new evidence invites a shifting of prior assumptions about pride and shame: these emotions are engineered to gain the benefits of being valued and avoid the costs of being devalued.
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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 | 0,024 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».