Exploring the Relationship Between Empathy, Self-Construal Style, and Self-Reported Social Distancing Tendencies During the COVID-19 Pandemic
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Social distancing has become the most prominent measure many countries have implemented to combat the spread of COVID-19. The aim of the current study was to explore the potential role of empathy and self-construal styles, as individual personality traits, on self-reported social distancing. Participants completed the Interpersonal Reactivity Index (a multi-dimensional measure of trait-levels of empathy), the Singelis Self-Construal Scale (a measure of self-construal styles), and were asked to rate their level of social distancing and how much they endorsed social distancing on a five-point Likert-scale. Across a large and diverse sample (with participants collected from Canada, United Kingdom, Sweden, and United States; total n = 967), results showed that trait-levels of empathic concern (EC) and perspective taking (PT) positively correlates with social distancing. However, we did not find evidence to suggest that trait-levels of personal distress correlates with social distancing. We interpret these findings as suggesting that empathy, both its altruistic (EC) and cognitive (PT) dimensions, plays an important role in motivating people to socially distance and should be emphasized during times of crisis. Furthermore, we suggest that emphasizing a person’s self-distress during times of crisis may not be an effective approach in promotion social distancing policies (or other prosocial behaviors). We also found that both independence and interdependence self-construal styles positively correlates with social distancing. While we expected the latter result, we did not expect the former. This suggests that more work is needed to fully understand how self-construal styles, along with their cultural level analogs (i.e., Individualism-Collectivism), influences social distancing. Overall, these results provide us with novel multi-national data about the role of individual differences on social distancing tendencies specifically, and human behavior during a global health crisis more generally.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle