Predicting Support for Social Actions and Policies that Enable Pet Ownership Among People Living in Poverty
Notice bibliographique
Résumé
Despite numerous documented benefits derived from pets among those who are socially marginalized, public attitudes often reflect a perception that people living in poverty should not be pet owners. Two studies assessed individual differences that might predict reactions to those living in poverty as a function of the presence or absence of a pet, and support for social service policies that enable or restrict access to pets based on financial means. Both studies involved online surveys assessing individual differences (social justice orientation, individualistic beliefs about poverty, identifying/empathy with others, and attitudes toward animals), and novel outcome measures assessing responses to a person requesting financial assistance from passersby and to social service policies regarding pets and people living in poverty. In study 1 (n = 212), when the hypothetical person asking for financial assistance was accompanied by a pet, participants expressed less suspicion of them, and the presence of a pet caused those low in social justice orientation to express more concern and give more money. Social justice orientation and attitudes toward animals were associated with greater support for policies that enable pet care and diminished support for policies that restrict pet access. Study 2 (n = 278) largely replicated study 1. In addition, two conditions made differentially salient the benefits of the human–pet relationship for either pet or human wellness (vs. a control condition). The salience of benefits to the pet increased support for enabling policies among those with lower social justice orientations; making salient the human or pet benefits similarly affected support for such policies among those who were less empathetic toward animals. The findings suggest that contextual cues can raise awareness among some individuals who might not otherwise be compassionate toward people in poverty with pets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».