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Enregistrement W4402728752 · doi:10.1111/ajsp.12654

Victim blaming and belief in karma

2024· article· en· W4402728752 sur OpenAlexaff
Cindel White, Aiyana K. Willard

Notice bibliographique

RevueAsian Journal Of Social Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKarmaPsychologySocial psychologyJust-world hypothesisPhilosophyTheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Witnessing the suffering of innocent victims can motivate observers to interpret the situation in ways that justify that suffering, such as viewing victims as more personally responsible or possessing negative traits. In a pre‐registered cross‐cultural experiment ( N = 831 from India, Singapore and the USA), we tested whether belief in karma—a supernatural force that can be used to explain current misfortune as payback for past misdeeds—affects people's tendencies to blame victims for their misfortune. Participants read and evaluated descriptions of ostensibly innocent victims of misfortune, both before and after thinking about karma. When thinking about karma, participants rated victims as possessing more negative traits, and (in the USA) being less similar to participants themselves, compared to their baseline judgements. Belief in karma also indirectly predicted negative evaluations, due to karma believers' greater perception that victims were personally responsible for their situation. These results are consistent with previously established patterns of victim derogation and show how karma can shape social judgements in a manner that bolsters the perception of a just world where bad things are believed to happen to bad people.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,367 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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