Coalitionality shapes moral elevation: evidence from the U.S. Black Lives Matter protest and counter-protest movements
Notice bibliographique
Résumé
Witnessing altruistic behaviour can elicit moral elevation , an emotion that motivates prosocial cooperation. This emotion is evoked more strongly when the observer anticipates that other people will be reciprocally cooperative. Coalitionality should therefore moderate feelings of elevation, as whether the observer shares the coalitional affiliation of those observed should influence the observer's assessment of the likelihood that the latter will cooperate with the observer. We examined this thesis in studies contemporaneous with the 2020 Black Lives Matter (BLM) protests. Although BLM protests were predominantly peaceful, they were depicted by conservative media as destructive and antisocial. In two large-scale, pre-registered online studies (total N = 2172), political orientation strongly moderated feelings of state elevation elicited by a video of a peaceful BLM protest (Studies 1 and 2) or a peaceful Back the Blue (BtB) counter-protest (Study 2). Political conservatism predicted less elevation following the BLM video and more elevation following the BtB video. Elevation elicited by the BLM video correlated with preferences to defund police, whereas elevation elicited by the BtB video correlated with preferences to increase police funding. These findings extend prior work on elevation into the area of prosocial cooperation in the context of coalitional conflict.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».