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Enregistrement W4388457808 · doi:10.1111/bjso.12695

Why do we never have enough time? Economic inequality fuels the perception of time poverty by aggravating status anxiety

2023· article· en· W4388457808 sur OpenAlexaff
Q Zhao, Rongzi Ma, Zhenzhen Liu, Tianxin Wang, Xiaomin Sun, Jan‐Willem van Prooijen, Mengxi Dong, Yue Yuan

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Social Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological Well-being and Life Satisfaction
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPovertyInequalityPsychologyEconomic inequalityPerceptionAnxietySocial psychologyTest (biology)Demographic economicsSocial inequalityEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People in many societies report that they do not have enough time. What makes people feel so rushed? We propose that economic inequality leads to perceived time poverty by increasing status anxiety. Five studies examined this line of reasoning. Study 1 (N = 230) found a positive correlation between economic inequality and perceived time poverty. Study 2 (N = 194) manipulated economic inequality to test the causal link between economic inequality and perceived time poverty. The results showed that people perceived more time poverty in the high (vs. low) economic inequality condition. Study 3 (N = 381) supported the mediating role of status anxiety in the relationship between economic inequality and perceived time poverty using a questionnaire survey. Study 4 (pre-registered; N = 283) manipulated economic inequality in an ecological valid way and yielded further support for the hypotheses. In pre-registered Study 5 (N = 233), a blockage manipulation design was employed to test the mediating effect of status anxiety as a function of economic inequality, which provided causal evidence for the proposed mediator. Our findings suggest that economic inequality serves as a structural societal factor that fuels people's perception of time poverty.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,618
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeSans objet
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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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