Things rank and gross in nature: A review and synthesis of moral disgust.
Notice bibliographique
Résumé
Much like unpalatable foods, filthy restrooms, and bloody wounds, moral transgressions are often described as "disgusting." This linguistic similarity suggests that there is a link between moral disgust and more rudimentary forms of disgust associated with toxicity and disease. Critics have argued, however, that such references are purely metaphorical, or that moral disgust may be limited to transgressions that remind us of more basic disgust stimuli. Here we review the evidence that moral transgressions do genuinely evoke disgust, even when they do not reference physical disgust stimuli such as unusual sexual behaviors or the violation of purity norms. Moral transgressions presented verbally or visually and those presented as social transactions reliably elicit disgust, as assessed by implicit measures, explicit self-report, and facial behavior. Evoking physical disgust experimentally renders moral judgments more severe, and physical cleansing renders them more permissive or more stringent, depending on the object of the cleansing. Last, individual differences in the tendency to experience disgust toward physical stimuli are associated with variation in moral judgments and morally relevant sociopolitical attitudes. Taken together, these findings converge to support the conclusion that moral transgressions can in fact elicit disgust, suggesting that moral cognition may draw upon a primitive rejection response. We highlight a number of outstanding issues and conclude by describing 3 models of moral disgust, each of which aims to provide an account of the relationship between moral and physical disgust.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».