MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2126278216 · doi:10.1177/1745691614556679

A Person-Centered Approach to Moral Judgment

2015· article· en· W2126278216 sur OpenAlexaff
Eric Luis Uhlmann, David A. Pizarro, Daniel Diermeier

Notice bibliographique

RevuePerspectives on Psychological Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoral disengagementMoral psychologyPsychologyNormativeMoralityMoral reasoningMoral characterSocial cognitive theory of moralityPerspective (graphical)EpistemologySocial psychologyMoral developmentNormative ethicsVirtue ethicsVirtuePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Both normative theories of ethics in philosophy and contemporary models of moral judgment in psychology have focused almost exclusively on the permissibility of acts, in particular whether acts should be judged on the basis of their material outcomes (consequentialist ethics) or on the basis of rules, duties, and obligations (deontological ethics). However, a longstanding third perspective on morality, virtue ethics, may offer a richer descriptive account of a wide range of lay moral judgments. Building on this ethical tradition, we offer a person-centered account of moral judgment, which focuses on individuals as the unit of analysis for moral evaluations rather than on acts. Because social perceivers are fundamentally motivated to acquire information about the moral character of others, features of an act that seem most informative of character often hold more weight than either the consequences of the act or whether a moral rule has been broken. This approach, we argue, can account for numerous empirical findings that are either not predicted by current theories of moral psychology or are simply categorized as biases or irrational quirks in the way individuals make moral judgments.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,011
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,393
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,015 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations405
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePerspectives on Psychological ScienceMême sujetPsychology of Moral and Emotional JudgmentTravaux en français237 207