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Enregistrement W4386862025 · doi:10.31234/osf.io/zc5a3

Greater wealth is associated with higher prosocial preferences and behaviours across 76 countries

2023· preprint· en· W4386862025 sur OpenAlexfundno aff
Paul Vanags, Jo Cutler, Fabian Kosse, Patricia Lockwood

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilJacobs FoundationDeutsche ForschungsgemeinschaftLeverhulme TrustWellcome TrustCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésProsocial behaviorAltruism (biology)Reciprocity (cultural anthropology)PrecaritySocial psychologyPsychologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prosocial preferences and behaviours – defined as those that benefit others – are essential for health, well-being, and a society that can effectively respond to global challenges. Research has therefore focussed on factors that may increase or decrease them. How objectively wealthy an individual is, as well as how subjectively wealthy someone feels, may be crucial in determining prosociality. However, previous studies have often relied on small non-representative samples and/or on a limited range of measures. In addition, experience of precarity (uncertainty in meeting basic needs) could change how wealth correlates with prosociality, yet its impact remains unknown. Using data from 80,337 people across 76 countries, we show that both objective wealth (household income), and subjective wealth (financial well-being), are positively and consistently associated with higher prosociality. Objective wealth was positively associated with altruism, positive reciprocity, donating money, volunteering, and helping a stranger, but negatively associated with trust. Subjective wealth was positively associated with all aspects of prosociality, including trust. Experience of precarity reduced associations between wealth and prosocial preferences yet increased them for prosocial behaviours. These findings could have important implications for enhancing prosociality, critical for a healthy and adaptive society.

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)0,002
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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