Does psychic numbing apply to endangered species conservation? The case of the Peregrine Falcon in Berkeley, California
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Many individuals exhibit compassion towards charismatic animals in distress, yet they are not as motivated to help the thousands of endangered animal species. The foundation of this paradox is psychic numbing, a psychological phenomenon that explains why people are more inclined to donate to help save human lives when presented with accounts of single identifiable victims compared to accounts of mass atrocities like genocide. The impact of psychic numbing on human tragedies has been well documented, but its impact on non-human tragedies, such as the crisis of endangered species conservation, has not been thoroughly assessed. Methods This study uses Peregrine Falcon (Falco peregrinus) conservation as a case study, examining whether identifiable lives or statistical lives elicit the greatest concern for Peregrine Falcon preservation and increased donations. Participants are randomly presented with one of three messages: (1) The story of Annie, a celebrity falcon residing in the University of California, Berkeley, (2) Statistical data on Peregrine Falcon decline and history, or (3) A combination of Annie’s story and statistical data. Results We did not find a significant difference in donation amount for identifiable versus statistical lives. However, the three different messaging conditions did evoke significant differences in word association tasks about endangered species. Discussion Our results demonstrate the importance of further research into messaging conditions that will bring about the greatest level of human action for endangered species conservation.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,013 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».