Notice bibliographique
Résumé
Moral values guide consequential attitudes and actions. Here, we report evidence of seasonal variation in Americans' endorsement of some-but not all-moral values. Studies 1 and 2 examined a decade of data from the United States (total N = 232,975) and produced consistent evidence of a biannual seasonal cycle in values pertaining to loyalty, authority, and purity ("binding" moral values)-with strongest endorsement in spring and autumn and weakest endorsement in summer and winter-but not in values pertaining to care and fairness ("individualizing" moral values). Study 2 also provided some evidence that the summer decrease, but not the winter decrease, in binding moral value endorsement was stronger in regions with greater seasonal extremity. Analyses on an additional year of US data (study 3; n = 24,199) provided further replication and showed that this biannual seasonal cycle cannot be easily dismissed as a sampling artifact. Study 4 provided a partial explanation for the biannual seasonal cycle in Americans' endorsement of binding moral values by showing that it was predicted by an analogous seasonal cycle in Americans' experience of anxiety. Study 5 tested the generalizability of the primary findings and found similar seasonal cycles in endorsement of binding moral values in Canada and Australia (but not in the United Kingdom). Collectively, results from these five studies provide evidence that moral values change with the seasons, with intriguing implications for additional outcomes that can be affected by those values (e.g., intergroup prejudices, political attitudes, legal judgments).
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».