Examining the Outgroup Empathy Gap: When Does Perceived Similarity Matter?
Notice bibliographique
Résumé
Empathy is a social tool highlighted for its role in promoting compassion and understanding for others, including members of the community beyond our close personal relationships. Empathy can increase prosocial behaviour and reduce prejudice, yet there is an observable empathy gap in cross-group contexts. Bridging this gap is critical, especially at a time when group identity is a contributing factor to extreme social polarization. Studies have attempted to increase outgroup empathy, some finding that similarity plays a key role in facilitating it. However, these studies manipulated similarity unidimensionally, either at the level of personal identity or within the broader intergroup context. The current study extends past work by manipulating similarity across multiple levels of identity, examining both the interpersonal and intergroup identities to understand the nuanced relationship between similarity and outgroup empathy. A sample of university students completed an online study that manipulated perceptions of similarity and dissimilarity with an imagined outgroup member across both the intergroup and interpersonal contexts, followed by a measure of outgroup empathy. Results found that outgroup empathy did not significantly differ between different combinations of similarity and dissimilarity at the intergroup and interpersonal levels, raising the question of, 'when does perceived similarity matter'? Further research could shed light on the results of this study by investigating the contexts in which manipulations of similarity are capable of impacting outgroup empathy.
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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 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».