Having “been there” doesn’t mean I care: When prior experience reduces compassion for emotional distress.
Notice bibliographique
Résumé
The current research found that participants who had previously endured an emotionally distressing event (e.g., bullying) more harshly evaluated another person's failure to endure a similar distressing event compared with participants with no experience enduring the event or those currently enduring the event. These effects emerged for naturally occurring (Studies 1, 3, and 4) and experimentally induced (Study 2) distressing events. This effect was driven by the tendency for those who previously endured the distressing event to view the event as less difficult to overcome (Study 3). Moreover, we demonstrate that the effect is specific to evaluations of perceived failure: Compared with those with no experience, people who previously endured a distressing event made less favorable evaluations of an individual failing to endure the event, but made more favorable evaluations of an individual managing to endure the event (Study 4). Finally, we found that people failed to anticipate this effect of enduring distress, instead believing that individuals who have previously endured emotionally distressing events would most favorably evaluate others' failures to endure (Study 5). Taken together, these findings present a paradox such that, in the face of struggle or defeat, the people we seek for advice or comfort may be the least likely to provide it.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».