The Alleviation Mechanism of “The Predicament of Helping Others”: An Experimental Investigation
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, there are many news reports about “the predicament of helping the falling elderly”. Many scholars treat this predicament as a social and moral issue. Few scholars explore it from the holistic perspective. This thesis discusses the influencing factors of the predicament, including the positive and negative aspects of the news reports, individual sense of security and reward-punishment mechanism. Based on two priming experiments, this paper tests the following hypotheses: (1) the positive news report enhances people’s willingness to help the old; (2) the higher the level of the subject’ sense of security, the greater his willingness to raise the old up; (3) the reward-punishment mechanism also enhances people’s willingness to give a hand. These conclusions show that this predicament is not simply a moral or legal issue, but an outcome of the transaction among the parties involved, macro systems and micro contexts. In addition, this study also found that there are significant differences in people’s willingness to help the old between acquaintance society and strangers society. And, social justice has a positive impact on people’s tendency to help. Therefore, the news media should bear the social responsibility that guides positive public opinion when pursuing objective news report. At the same time, the state and society should design the appropriate reward-punishment mechanism to resolve the predicament. All of these should be based on methodological relationalism.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 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 ».