Receiving Social Support Motivates Long-Term Prosocial Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Prosocial behavior—actions aimed to benefit other individuals, groups, or communities—are important for promoting and maintaining a healthy society. Extant research on the factors driving prosocial behavior has mainly addressed short-term effects, overlooking the factors that motivate long-term prosocial behavior. Building on attachment theory, we theorize that an interpersonal factor, receiving social support, can foster prosocial behavior in the long-term, both in the environment where the support was received and beyond it. We argue that receiving social support positively predicts felt security—a sense of being safe, cared for, and loved—which in turn associates with higher motivation to engage in behaviors that benefit others. We test our hypotheses with cross-sectional, longitudinal, retrospective, and experimental data. In Study 1, data from a sample of international business school alumni validate past research and show a significant positive relationship between receiving social support and engaging in prosocial behavior both within and beyond the environment in which support was received. Study 2 leverages data of US adults in a multi-wave study to show that receiving social support predicts prosocial activities several years later. Study 3 uses a retrospective survey to show that receiving social support relates positively to long-term prosocial behavior through higher felt security. Study 4 experimentally manipulates social support and further demonstrates that receiving social support fosters prosocial behavior through boosting felt security. Overall, our findings show that receiving social support motivates long-term prosociality through its positive association with felt security.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».