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Enregistrement W330766106 · doi:10.1073/pnas.1511536112

High economic inequality leads higher-income individuals to be less generous

2015· article· en· W330766106 sur OpenAlexaff
Stéphane Côté, Julian House, Robb Willer

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Power and Status Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenerosityEconomic inequalityEconomicsEntitlement (fair division)InequalityDemographic economicsWelfareLabour economicsIncome inequality metricsIncome distributionPolitical scienceMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on social class and generosity suggests that higher-income individuals are less generous than poorer individuals. We propose that this pattern emerges only under conditions of high economic inequality, contexts that can foster a sense of entitlement among higher-income individuals that, in turn, reduces their generosity. Analyzing results of a unique nationally representative survey that included a real-stakes giving opportunity (n = 1,498), we found that in the most unequal US states, higher-income respondents were less generous than lower-income respondents. In the least unequal states, however, higher-income individuals were more generous. To better establish causality, we next conducted an experiment (n = 704) in which apparent levels of economic inequality in participants' home states were portrayed as either relatively high or low. Participants were then presented with a giving opportunity. Higher-income participants were less generous than lower-income participants when inequality was portrayed as relatively high, but there was no association between income and generosity when inequality was portrayed as relatively low. This research finds that the tendency for higher-income individuals to be less generous pertains only when inequality is high, challenging the view that higher-income individuals are necessarily more selfish, and suggesting a previously undocumented way in which inequitable resource distributions undermine collective welfare.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,128
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations294
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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