Exploring the impact of awe on the multifaceted construct of empathy.
Notice bibliographique
Résumé
Empathy helps us navigate social interactions and promotes prosocial behaviors like caregiving and helping. Here, we explored whether awe, a key self-transcendent and epistemic emotion, could encourage greater empathy across seven diverse student and community samples collected between 2020 and 2022. Empathy is a multifaceted construct; thus, we assessed performance on a range of empathy measures including perspective taking accuracy (Study 2), empathic accuracy (Study 3; preregistered), emotion contagion and compassion (Study 4). We also directly tested whether awe motivated people to empathize with others (Study 5; preregistered). Although dispositional awe was positively correlated with trait measures of empathy (Study 1), experimental inductions of awe did not improve performance on empathy measures or motivate people to empathize, compared to a control (Studies 2-5). However, a moderation effect emerged in which awe had divergent effects on empathy depending on participants' self-reported dispositional levels of cognitive empathy. Although effects only reached significance in two studies (Studies 3; preregistered and 4), an internal meta-analysis revealed that awe improved empathy for those high in dispositional cognitive empathy, while marginally reducing it among those low in dispositional cognitive empathy, compared to a control. These results suggest that awe may have polarizing effects on empathy depending on one's dispositional level of cognitive empathy and reveal a potentially important role of cognitive processes in linking awe and empathy. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».