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Enregistrement W2164277112 · doi:10.1177/0146167212442394

When Does Feeling Moral Actually Make You a Better Person? Conceptual Abstraction Moderates Whether Past Moral Deeds Motivate Consistency or Compensatory Behavior

2012· article· en· W2164277112 sur OpenAlexaff
Paul Conway, Johanna Peetz

Notice bibliographique

RevuePersonality and Social Psychology Bulletin · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensCarleton UniversityWestern University
Organismes subventionnairesUniversität zu Köln
Mots-clésPsychologySocial psychologyConsistency (knowledge bases)ModerationMoral disengagementSocial cognitive theory of moralityPerceptionFeelingMoral behaviorMoralityMoral reasoningIdentity (music)Moral psychologyMoral developmentProsocial behaviorEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to the moral licensing literature, moral self-perceptions induce compensatory behavior: People who feel moral act less prosocially than those who feel immoral. Conversely, work on moral identity indicates that moral self-perceptions motivate behavioral consistency: People who feel moral act more prosocially than those who feel less so. In three studies, the authors reconcile these propositions by demonstrating the moderating role of conceptual abstraction. In Study 1, participants who recalled performing recent (concrete) moral or immoral behavior demonstrated compensatory behavior, whereas participants who considered temporally distant (abstract) moral behavior demonstrated behavioral consistency. Study 2 confirmed that this effect was unique to moral self-perceptions. Study 3 manipulated whether participants recalled moral or immoral actions concretely or abstractly, and replicated the moderation pattern with willingness to donate real money to charity. Together, these findings suggest that concrete moral self-perceptions activate self-regulatory behavior, and abstract moral self-perceptions activate identity concerns.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,168
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,158 · 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'étudeObservationnel
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

Citations297
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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