Does psychic numbing apply to endangered species conservation? The case of the Peregrine Falcon in Berkeley, California
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle