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Enregistrement W2324171808 · doi:10.1111/jopy.12256

Once a Utilitarian, Consistently a Utilitarian? Examining Principledness in Moral Judgment via the Robustness of Individual Differences

2016· article· en· W2324171808 sur OpenAlexaff
Erik G. Helzer, William Fleeson, R. Michael Furr, Peter Meindl, Maxwell Barranti

Notice bibliographique

RevueJournal of Personality · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesJohn Templeton Foundation
Mots-clésUtilitarianismPsychologySocial psychologyConsistency (knowledge bases)Affect (linguistics)Context (archaeology)Moral developmentSocial cognitive theory of moralityMoral disengagementIntuitionMoral psychologyEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although individual differences in the application of moral principles, such as utilitarianism, have been documented, so too have powerful context effects-effects that raise doubts about the durability of people's moral principles. In this article, we examine the robustness of individual differences in moral judgment by examining them across time and across different decision contexts. In Study 1, consistency in utilitarian judgment of 122 adult participants was examined over two different survey sessions. In Studies 2A and 2B, large samples (Ns = 130 and 327, respectively) of adult participants made a series of 32 moral judgments across eight different contexts that are known to affect utilitarian endorsement. Contrary to some contemporary theorizing, our results reveal a strong degree of consistency in moral judgment. Across time and experimental manipulations of context, individuals maintained their relative standing on utilitarianism, and aggregated moral decisions reached levels of near-perfect consistency. Results support the view that on at least one dimension (utilitarianism), people's moral judgments are robustly consistent, with context effects tailoring the application of principles to the particulars of any given moral judgment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,252
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,056 · 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 tête enseignante, 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

Citations30
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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