Which social comparisons influence happiness with unequal pay?
Notice bibliographique
Résumé
We examine which social comparisons most affect happiness with pay that is unequally distributed (e.g., salaries and bonuses). We find that ensemble representation-attention to statistical properties of distributions such as their range and mean-makes the proximal extreme (i.e., the maximum or minimum) and distribution mean salient social comparison standards. Happiness with a salary or bonus is more affected by how it compares to the distribution mean and proximal extreme than by exemplar-based properties of the payment, like its comparison to the nearest payment or its distribution rank. This holds for randomly assigned and performance-based payments. Process studies demonstrate that ensemble representations lead people to spontaneously select these statistical properties of pay distributions as comparison standards. Exogenously increasing the salience of less extreme exemplars moderates the influence of the maximum on happiness with pay, but exogenously increasing the salience of the distribution maximum does not. As with other social comparison standards, top-down information moderates their selection. Happiness with a bonus payment is influenced by the largest payment made to others who solve the same math problems, for instance, but not by the largest payment made to others who solve different verbal problems. Our findings yield theoretical and practical insights about which members of groups are selected as social comparison standards, effects of relative income on happiness, and the attentional processes involved in ensemble representation. (PsycInfo Database Record (c) 2021 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».