When Self‐Compassion Lacks Ferocity: Anger and Responding to False Accusations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Self-compassion can help people when they make mistakes, but does it affect how people respond when falsely accused of making a mistake? In this research, we tested the hypothesis that self-compassion is associated with lower levels of anger after a false accusation which, in turn, lowers the likelihood that people will attempt to challenge the accusation. METHOD: In Studies 1A (N = 422) and 1B (N = 492), participants imagined that they were playing in an important tennis match and were falsely accused by an official of making an error. In Study 2 (N = 346), participants completed an online survey that, at one point, displayed a message accusing them of plagiarizing one of their responses. RESULTS: In all studies, self-compassion assessed prior to the accusation was negatively associated with levels of anger following the accusation. Anger, in turn, was positively associated with intentions to challenge the accusation (Studies 1A and 1B) and with the likelihood that participants brought the false accusation to our attention when given an opportunity to do so (Study 2). CONCLUSION: This research shows that highly self-compassionate people are not always ferocious and may be susceptible to being taken advantage of when facing false accusations.
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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 | 0,003 | 0,026 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».