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Enregistrement W1481755698 · doi:10.4000/osp.2163

Développement socio-cognitif et jugement moral : de Kohlberg à la recherche des déterminants de la différenciation du développement moral

2004· article· fr· W1481755698 sur OpenAlexaff
Henri Lehalle, Caroline Aris, Sofía Buelga, Gonzalo Musitu Ochoa

Notice bibliographique

RevueL’Orientation scolaire et professionnelle · 2004
Typearticle
Languefr
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensCanadian Water and Wastewater Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLawrence Kohlberg's stages of moral developmentHumanitiesPhilosophyMoral reasoningEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les conceptions de Kohlberg sur le développement moral ont suscité de nombreux travaux empiriques et théoriques qui aboutissent en définitive à une conception renouvelée de l’évolution morale au cours de la période de l’adolescence. La première partie de cet article présente les éléments principaux de cette conception, avec la prise en compte des variabilités intra-et inter individuelles et de quelques-unes des reformulations proposées après Kohlberg. Cette synthèse aboutit à deux séries d’interrogations. Tout d’abord, la perspective de Kohlberg étant essentiellement « socio-cognitive », il apparaît nécessaire de chercher à préciser quatre interprétations possibles du caractère « socio-cognitif » habituellement attribué au développement moral. Ensuite, la variabilité constatée du développement moral invite à poser la question des déterminants possibles de cette évolution et de sa différenciation. Sur ce dernier aspect, cinq directions d’analyse explicatives sont envisagées.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,322
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,286
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,148 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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