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Enregistrement W4362619963 · doi:10.1098/rsos.221188

Helpers or halos: examining the evaluative mechanisms underlying selective prosociality

2023· article· en· W4362619963 sur OpenAlexafffund
Kristen A. Dunfield, Laina Isler, Xiao Min Chang, Brandon Frank Terrizzi, Jonathan S. Beier

Notice bibliographique

RevueRoyal Society Open Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEvolutionary Psychology and Human Behavior
Établissements canadiensUniversity of TorontoConcordia University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésProsocial behaviorPsychologyTraitReciprocity (cultural anthropology)AttributionSocial psychologySocial preferencesHelping behaviorSocial cognitionDevelopmental psychologyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research examines the proximate evaluative mechanisms underlying prosocial partner choice-based reciprocity. Across four studies we presented 855 university undergraduates (online for course credit) and 76 4- to 6-year-olds (offline at a university laboratory) with vignettes describing prosocial, social and non-social characters, and asked participants about their person preferences in prosocial, social and general contexts. Adults demonstrated sophisticated appraisals, coordinating between relevant trait and contextual cues to make selections. Adults were particularly attentive to prosocial cues in costly conditions, suggesting that they were using dispositional attributions to make their selections. By contrast, children were largely unable to integrate trait and contextual cues in determining their partner preferences, instead displaying valenced preferences for non-social cues, suggesting the use of affective tagging. Together, these studies demonstrate that the mechanisms underlying prosocial, partner choice-based reciprocity are not early emerging and stable but show considerable development over the lifespan.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,881
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,229
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,238 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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