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Enregistrement W1994012767 · doi:10.1016/j.jesp.2015.05.001

Perpetrator groups can enhance their moral self-image by accepting their own intergroup apologies

2015· article· en· W1994012767 sur OpenAlex
Fiona Kate Barlow, Michael Thai, Michael J. A. Wohl, Sarah White, Marie-Ann Wright, Matthew J. Hornsey

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Social Psychology · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueForgiveness and Related Behaviors
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySocial psychologySelf-image

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is an implicit assumption that perpetrators' moral image restoration following an intergroup apology depends on absolution from victims. In this paper we examine whether perpetrators can in fact look to other ingroup members for moral pardon. In Studies 1 and 4, Australians read an apology to Indian people for a series of assaults on Indian nationals in Australia. In Studies 2 and 3, non-Aboriginal Australians were provided with apologies offered on their behalf to Aboriginal Australians. In each study participants were told that other perpetrator group members had either accepted or rejected the apology. In line with predictions, when perpetrator group members heard that fellow perpetrators accepted an apology made to victims they felt morally restored, and consequently were more willing to reconcile. Effects were largely unqualified by apology quality (Studies 2–4), and held in the face of victim group apology rejection (Studies 3–4). We demonstrate that perpetrator group members can effectively gain moral redemption by accepting their own apologies, even qualified ones that have proved insufficient to victim groups.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,474
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,339 · 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