Plan for Moral and Ethical Decision-Making Program of Research
Notice bibliographique
Résumé
DRDC Toronto has an ongoing commitment to investigating moral and ethical decision-making (MEDM) in Canadian Forces (CF) operations. Several projects had been previously funded through the Technology Investment Fund (TIF) awarded to the research team from the Command Effectiveness and Behaviour (CEB) section. This work has recently been extended into a 3-year Applied Research Program to further explore MEDM in operational contexts. This report proposes research ideas that could be explored in the context of this 3-year Applied Research Program (ARP). This research agenda is driven by two compatible motives: (1) to remain systematic and theory oriented and (2) to contribute to the CF's operational readiness in the domain of MEDM. The work on this research plan began with brainstorming a wide range of topics relevant to moral and ethical decision-making. Many of these topics derived from previous research exploring MEDM (Thomson, Adams, & Sartori, 2005; Thomson, Adams, & Sartori, 2006a; Thomson & Adams, 2007) and from focus group discussions with the DRDC Toronto MEDM Team. These research areas included person-based factors, team factors, contextual factors, situational factors, judgement and decision-making, emotion, and moral motivation and behaviour. Based on this initial mapping of the target domain, these broad areas were then narrowed to several focal areas, based on the following criteria: 1) their ability to contribute to the operational effectiveness of Canadian Forces; 2) their ability to contribute to the broader MEDM literature, and 3) on the skills and interests of the research team. Proposed focal areas include self-identity (person-based factor), team diversity (team factor), the role of collaborative processing (judgement and decision making), and the process of moral disengagement (moral motivation and behaviour).
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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 | 0,051 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,016 |
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 ».