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Enregistrement W1542702755 · doi:10.1111/j.1467-9329.2012.00543.x

SELF‐KNOWLEDGE AND MORAL STUPIDITY

2012· article· en· W1542702755 sur OpenAlexaff
Emer O’Hagan

Notice bibliographique

RevueRatio · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStupidityMoral disengagementSocial cognitive theory of moralityMoral developmentMoralityMoral psychologyPsychologyRationalization (economics)Moral responsibilityHarmSocial psychologyMoral authorityMoral reasoningSelf-deceptionEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Most commonplace moral failure is not conditioned by evil intentions or the conscious desire to harm or humiliate others. It is more banal and ubiquitous – a form of moral stupidity that gives rise to rationalization, self‐deception, failures of due moral consideration, and the evasion of responsibility. A kind of crude, perception‐distorting self‐absorption, moral stupidity is the cause of many moral missteps; moral development demands the development of self‐knowledge as a way out of moral stupidity. Only once aware of the presence or absence of particular desires and beliefs can an agent have authority over them or exercise responsibility for their absence. But what is the connection between self‐knowledge and moral development? I argue that accounts (such as Kant's and Richard Moran's) which construe instances of self‐knowledge as like the verdicts of a judge cannot explain its potential role in moral development, and claim that it must be conceived of in a way that makes possible a process of self‐refinement and self‐regulation. Making use of Buddhist moral psychology, I argue that when self‐knowledge plays a role in moral development, it includes a quality of attention to one's experience best modeled as the work of the craftsperson, not as judge.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,019
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,202
Tête enseignante GPT0,539
Écart entre enseignants0,337 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations15
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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