Wisdom to give: Perspectival metacognition and the calibration of prosocial behavior across cultures
Notice bibliographique
Résumé
Humans engage in costly prosocial behavior with unrelated others at scales that short-term self-interest cannot explain. We propose that this capacity relies on perspectival metacognition (PMC)—a reflective reasoning style characterized by intellectual humility, open-mindedness, and self-transcendence beyond immediate concerns. In a preregistered cross-national study (N=13,500; nine countries), participants reflected on recent autobiographical conflicts and an incentivized carbon-offset donation experiment. Psychometric modelling of reflective tendencies revealed a latent PMC factor, which was robustly associated with larger incentivized donations and a general prosocial tendency across six real-world domains (e.g., voting, volunteering, pandemic norm adherence). These associations were consistent across experimental conditions and cultures, equivalent in magnitude to the combined effect of socioeconomic markers, and robust to adjustment for trust and personality traits. Exploratory analyses further suggested a “capacity and scope” account: the link between PMC and prosociality was strongest among individuals with higher resources (income, education) and a more expansive self-concept (inclusion of strangers in the self). These findings identify perspectival metacognition as psychological software that calibrates deliberation toward the collective good, particularly when ecological conditions and social orientation afford it.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».