Prosocial behavior promotes positive emotion during the COVID-19 pandemic.
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has raised concerns about humans’ physical and mental well-being. In response, there has been an urgent “call to action” for psychological interventions that enhance positive emotion and psychological resilience. Prosocial behavior has been shown to effectively promote well-being, but is this strategy effective during a pandemic when ongoing apprehension for personal safety could acutely heighten self-focused concern? In two online pre-registered experiments (N =1,623) conducted during the early stage of pandemic (April 2020), we examined this question by randomly assigning participants to engage in other- or self-beneficial action. For the first time, we manipulated whether prosocial behavior was related to the source of stress (COVID-19): participants purchased COVID-19-related (personal protective equipment, PPE) or COVID-19-unrelated items (food/writing supplies) for themselves or someone else. Consistent with pre-registered hypotheses, prosocial (vs. non-prosocial or proself) behavior led to higher levels of self-reported positive affect, empathy and social connectedness. Notably, we also found that psychological benefits were larger when generous acts were unrelated to COVID-19 (vs. related to COVID-19). When prosocial and proself spending involved identical COVID-19 PPEs items, prosocial behavior’s benefits were detectable only on empathy and social connectedness, but not on post-task positive affect. These findings suggest that while there are boundary conditions to be considered, generous action offers one strategy to bolster well-being during the pandemic.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».