Does “Science” Make You Moral? The Effects of Priming Science on Moral Judgments and Behavior
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous work has noted that science stands as an ideological force insofar as the answers it offers to a variety of fundamental questions and concerns; as such, those who pursue scientific inquiry have been shown to be concerned with the moral and social ramifications of their scientific endeavors. No studies to date have directly investigated the links between exposure to science and moral or prosocial behaviors. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: Across four studies, both naturalistic measures of science exposure and experimental primes of science led to increased adherence to moral norms and more morally normative behaviors across domains. Study 1 (n = 36) tested the natural correlation between exposure to science and likelihood of enforcing moral norms. Studies 2 (n = 49), 3 (n = 52), and 4 (n = 43) manipulated thoughts about science and examined the causal impact of such thoughts on imagined and actual moral behavior. Across studies, thinking about science had a moralizing effect on a broad array of domains, including interpersonal violations (Studies 1, 2), prosocial intentions (Study 3), and economic exploitation (Study 4). CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: These studies demonstrated the morally normative effects of lay notions of science. Thinking about science leads individuals to endorse more stringent moral norms and exhibit more morally normative behavior. These studies are the first of their kind to systematically and empirically test the relationship between science and morality. The present findings speak to this question and elucidate the value-laden outcomes of the notion of science.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,000 |
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.
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 ».