Social value at a distance: Higher identification with all of humanity is associated with reduced social discounting
Notice bibliographique
Résumé
How much we value the welfare of others has critical implications for the collective good. Yet, it is unclear what leads people to make more or less equal decisions about the welfare of those from whom they are socially distant. The current research sought to explore the psychological mechanisms that might underlie welfare judgments across social distance. Here, a social discounting paradigm was used to measure the tendency for the value of a reward to be discounted as the social distance of its recipient increased. Across two cohorts (one discovery, one replication), we found that a more expansive identity with all of humanity was associated with reduced social discounting. Additionally, we investigated the specificity of this association by examining whether this relationship extended to delay discounting, the tendency for the value of a reward to be discounted as the temporal distance to its receipt increases. Our findings suggest that the observed association with identity was unique to social discounting, thus underscoring a distinction in value-based decision-making processes across distances in time and across social networks. As data were collected during the COVID-19 pandemic, we also considered how stress associated with this global threat might influence welfare judgements across social distances. We found that, even after controlling for COVID-19 related stress, correlations between identity and social discounting held. Together these findings elucidate the psychological processes that are associated with a more equal distribution of generosity.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».