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Enregistrement W2240042211 · doi:10.5539/ass.v12n2p138

Implicit Values behind Young Architects’ Moral Level: A Case Study in Malaysia

2016· article· en· W2240042211 sur OpenAlexvenueno aff
Tareef Hayat Khan, Md. Sohel Rana

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEthics in Business and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Education, India
Mots-clésLawrence Kohlberg's stages of moral developmentMoralitySet (abstract data type)Moral developmentTest (biology)Context (archaeology)PsychologySocial psychologySociologyLawPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Moral principles are perpetually of immense significance in human society. Kohlberg has been recognized in the scholar world as the forerunner in identifying moral levels. Though subjective, his six levels of morality set the platform for other researchers to look deeply into it across many parameters. Later on, attempts were also made to measure morality quantitatively. Defining Issues Test (DIT) is one of the most recognized one. Studies went one step deeper with professional ethics being considered as a component of general morality. The challenge was that, while measuring ethics, a universal tool seemed to be unfair to judge different professionals. Moreover, in most cases, code of conducts, instead of morality, was the platform to measure Ethics. Construction-related Moral-judgment Test (CMT) was one of few newly developed tools to measure professional ethics, with ‘construction’ in this case being the profession. This study customized CMT, specific to architects in the context of Malaysia, but adopted Kohlberg’s moral levels as the platform to judge morality, instead of measuring ethical level on the basis of practicing codes of conducts in the profession. Investigating on a sample of 135 young architects around Malaysia selected through stratified random sampling, the study found some implicit interesting factors that emerged. It showed that working experience might be strongly correlated with increasing level of morality, but at young age, it might show a different direction in the curve.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,250
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2016
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