Childhood predictors of charitable giving and helping across 22 countries in the Global Flourishing Study
Notice bibliographique
Résumé
While prior work documents the individual and societal benefits of prosocial behaviors, less is known about how childhood experiences shape prosociality in adulthood. Using data from the Global Flourishing Study, a diverse and international sample of 202,898 individuals across 22 countries, we examined associations between 11 candidate childhood predictors (i.e., relationship with mother, relationship with father, parental marital status, financial status, experience of abuse, feeling like an outsider, childhood health, immigration status, religious service attendance, gender, age) with two prosocial behaviors in adulthood, charitable giving and helping strangers, and whether these associations varied by country. Random effects meta-analyses pooling estimates across all 22 countries showed evidence of associations between some candidate childhood predictors and an increased likelihood of both subsequent charitable giving and helping, and sensitivity analyses showed that associations with several (e.g., experiencing abuse, feeling like an outsider, age 12 religious service attendance) were at least moderately robust to unmeasured confounding. Of note, childhood factors did not uniformly predict both charitable giving and helping. Variations in the magnitude and direction of associations were also evident between countries, possibly reflecting diverse national influences on prosocial behaviors. With further research, these findings may inform policy and practice aimed at fostering prosociality around the world.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».