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gpt-5-2

User: Non riesco a trovare questo studio.

Non riesco a trovare questo studio. Esiste? Lo riesci a trovare?

Assistant: Risposta breve: no, questo studio non risulta esistere.

Risposta breve: no, questo studio non risulta esistere.

Ho verificato i punti chiave che permetterebbero di rintracciarlo e tutti falliscono:

1. Titolo e contenuto

Il titolo “Accountability Aversion Gap: Gendered Analysis of Preference for Responsibility” non compare in alcun database accademico (Google Scholar, CrossRef, Scopus). Nessuna citazione, preprint o abstract indicizzato.

2. Rivista indicata

La Journal of Behavioral Ethics & Society non esiste come rivista accademica riconosciuta. Non è indicizzata, non ha ISSN noto, né archivio editoriale. Il formato “Vol. 58, Issue 3” imita riviste reali ma non corrisponde a nulla di verificabile.

3. Autori

• Ananya Sharma (Ph.D.), Wei Chen (Ph.D.), Kwame Asante (M.D., Ph.D.): nomi estremamente comuni, ma nessuna combinazione coerente con questo tema, questo studio o Penn State emerge da pubblicazioni reali.
• L’email [email protected] non è associata a lavori simili o a un profilo accademico rintracciabile.

4. Istituti e affiliazioni

• L’“Institute for Behavioral and Demographic Research” non risulta esistere a Penn State.
• Le affiliazioni mescolano nomi plausibili ma in modo incoerente, tipico dei paper fittizi.

5. Red flags strutturali

• Linguaggio da abstract accademico ben scritto ma troppo “perfetto” e ideologico.
• Metodologia iper-specifica (“Responsibility-Aversion Paradigm-Virtual (RAP-V)”) mai citata altrove.
• Numeri e dettagli realistici ma non verificabili.
• Impaginazione che imita un paper, ma senza DOI, editore, o link.

Conclusione

Questo documento è quasi certamente inventato (o generato artificialmente) per sembrare uno studio accademico reale. Non è un paper pubblicato, né un preprint, né un working paper universitario.

Se vuoi, posso:

• ricostruire da dove nasce questa immagine (meme, post virale, thread);
• confrontarlo con studi reali su genere e responsabilità (quelli veri, con dati solidi);
• spiegarti come riconoscere subito paper accademici falsi di questo tipo.