Social and Leadership Factors Influencing Moral Decision Making in Canadian Military Operations: An Annotated Bibliography
Notice bibliographique
Résumé
Abstract : Military missions for the Canadian Forces (CF), including asymmetrical warfare and counter insurgency operations, have become increasingly complex and, as such, there is a greater probability that soldiers of all ranks will confront moral and ethical decisions. As moral and ethical decision making is both challenging in a military operational context (Thomson, Adams, & Sartori, 2006) and argued to be a social activity (Haidt, 2001), military personnel will undoubtedly look to others, including leaders and peers, for guidance or support to make the right choices. To this end, an annotated bibliography was conducted to highlight probably social and leadership factors that will influence moral and ethical behaviour. A number of social factors were identified, including moral disengagement mechanisms (such as displacement of responsibility, diffusion of responsibility, and dehumanization); ingroup/outgroup differentiation; group identity; group cohesion and loyalty; compliance and conformity; false consensus effect; and normative social influence (or social contagion). Leadership factors included the impact of different kinds of leadership (e.g., transactional, transformative, ethical, etc.), ethical role modelling, and leadermember interaction. This report also included a preliminary data analysis of CF subject matter experts (SMEs) first-hand accounts of moral and ethical decisions made in operations to highlight any social and leadership factors that had an influence on this process. It provided some initial insights into some of the social and leadership factors influencing moral decision making, including the false consensus effect, top-down normative social influence, the role of others in moral judgement, moral disengagement, compliance through leader participation, group loyalty and ingroup policing policies, and ingroup/outgroup differentiation. Moreover, participant responses showed strong evidence of ethical leadership and how this impacte
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 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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,045 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».