Investigating adult age differences in real-life empathy, prosociality, and well-being using experience sampling
Notice bibliographique
Résumé
While the importance of social affect and cognition is indisputable throughout the adult lifespan, findings of how empathy and prosociality develop and interact across adulthood are mixed and real-life data are scarce. Research using ecological momentary assessment recently demonstrated that adults commonly experience empathy in daily life. Furthermore, experiencing empathy was linked to higher prosocial behavior and subjective well-being. However, to date, it is not clear whether there are adult age differences in daily empathy and daily prosociality and whether age moderates the relationship between empathy and prosociality across adulthood. Here we analyzed experience-sampling data collected from participants across the adult lifespan to study age effects on empathy, prosocial behavior, and well-being under real-life circumstances. Linear and quadratic age effects were found for the experience of empathy, with increased empathy across the three younger age groups (18 to 45 years) and a slight decrease in the oldest group (55 years and older). Neither prosocial behavior nor well-being showed significant age-related differences. We discuss these findings with respect to (partially discrepant) results derived from lab-based and traditional survey studies. We conclude that studies linking in-lab experiments with real-life experience-sampling may be a promising venue for future lifespan studies.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».