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Enregistrement W4306924581 · doi:10.1037/mac0000073

Episodic simulation of helping behavior in younger and older adults during the COVID-19 pandemic.

2022· article· en· W4306924581 sur OpenAlexafffund
A. Dawn Ryan, Brendan Bo O’Connor, Daniel L. Schacter, Karen L. Campbell

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Research in Memory and Cognition · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of HealthNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPsychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicReading (process)Episodic memory2019-20 coronavirus outbreakSocial psychologySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Cognitive psychologyDevelopmental psychologyCognitionDiseaseMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Imagining helping a person in need increases one's willingness to help beyond levels evoked by passively reading the same stories. We examined whether episodic simulation can increase younger and older adults' willingness to help in novel scenarios posed by the COVID-19 pandemic. Across 3 studies we demonstrate that episodic simulation of helping behavior increases younger and older adults' willingness to help during both everyday and COVID-related scenarios. Moreover, we show that imagining helping increases emotional concern, scene imagery, and theory of mind, which in turn relate to increased willingness to help. Studies 2 and 3 also showed that people produce more internal, episodic-like details when imagining everyday compared to COVID-related scenarios, suggesting that people are less able to draw on prior experiences when simulating such novel events. These findings suggest that encouraging engagement with stories of people in need by imagining helping can increase willingness to help during the pandemic.

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)0,006
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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