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Enregistrement W1968656490 · doi:10.1037/a0025616

Specificity of meta-emotion effects on moral decision-making.

2011· article· en· W1968656490 sur OpenAlexaboutno aff
Nancy S. Koven

Notice bibliographique

RevueEmotion · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyAlexithymiaCLARITYCognitive psychologyDual process theory (moral psychology)MoodCognitionSadnessContext (archaeology)Emotional intelligenceSocial psychologyDevelopmental psychologyMoral reasoningAnger

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A recently proposed dual process theory of moral decision-making posits that utilitarian reasoning (approving of harmful actions that maximize good consequences) is the result of cognitive control of emotion. This suggests that deficits in emotional awareness will contribute to increased utilitarianism. The present study explored the relative contributions of the different facets of alexithymia and the closely related constructs of emotional intelligence and mood awareness to utilitarian decision making. Participants (N = 86) completed the Toronto Alexithymia Scale, Trait Meta Mood Scale, the Mood Awareness Scale, and a series of high-conflict, personal moral dilemmas validated by Greene et al. (2008). A brief neuropsychological battery was also administered to assess the possible confounds of verbal reasoning and abstract thinking ability. Principal components analysis revealed two latent factors-clarity of emotion and attention to emotion-which cut across all three meta-emotion instruments. Of these, low clarity of emotion-reflecting difficulty in reasoning thoughtfully about one's emotions-predicted utilitarian outcomes and provided unique variance beyond that of verbal and abstract reasoning abilities. Results are discussed in the context of individual differences in emotion regulation.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,189
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,118 · 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'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

Citations53
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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