Interplay between Empathy and Pro-Social Behavior among Undergraduate University Students
Notice bibliographique
Résumé
This quantitative study examined the interplay between empathy and prosocial behavior among undergraduate university students. A sample of (N=220) undergraduates from 11 public and private universities of Punjab, Pakistan participated through the online survey. These undergraduate students (ages between 18 to 25 years), were chosen from diverse academic disciplines of selected universities. Prosocial behavior was measured using the Prosocial Behavior Scale (Caprara et al., 2005), and Toronto Empathy Questionnaire (Spreng et al., 2009) was utilized to measure empathy. The study employed convenience sampling technique and utilized SPSS (version 25) for data analysis. Results indicated a significant positive correlation (r =.453**) between prosocial behavior and empathy among undergraduate university students, which means that higher empathy will aid escalation in prosocial behavior. Furthermore, significant gender difference (p=.002**) was found in the level of empathy, female students exhibited higher level of empathy as compared to male students. Conversely, no gender difference was found in the level of pro-social behaviors. moreover, students belonging to the urban areas showed significantly greater level (p=.001**) of pro-social behavior as compared to rural student, while the insignificant difference was seen regarding level of empathy among urban and rural students. These findings will contribute to induce the empathy and pro-social behaviors to create a sustainable 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 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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».