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Enregistrement W2422236244 · doi:10.1037/gpr0000062

Does Moral Identity Effectively Predict Moral Behavior?: A Meta-Analysis

2016· article· en· W2422236244 sur OpenAlexafffund
Steven G. Hertz, Tobias Krettenauer

Notice bibliographique

RevueReview of General Psychology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEthics in Business and Education
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésProsocial behaviorPsychologySocial psychologyMoral disengagementMoral behaviorSocial cognitive theory of moralityCollectivismMoral developmentIdentity (music)Moral reasoningMoral psychologyPriming (agriculture)MoralitySocial identity theoryDevelopmental psychologyIndividualismEpistemologySocial group

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This meta-analysis examined the relationship between moral identity and moral behavior. It was based on 111 studies from a broad range of academic fields including business, developmental psychology and education, marketing, sociology, and sport sciences. Moral identity was found to be significantly associated with moral behavior (random effects model, r = .22, p < .01, 95% CI [.19, .25]). Effect sizes did not differ for behavioral outcomes (prosocial behavior, avoidance of antisocial behavior, ethical behavior). Studies that were entirely based on self-reports yielded larger effect sizes. In contrast, the smallest effect was found for studies that were based on implicit measures or used priming techniques to elicit moral identity. Moreover, a marginally significant effect of culture indicated that studies conducted in collectivistic cultures yielded lower effect sizes than studies from individualistic cultures. Overall, the meta-analysis provides support for the notion that moral identity strengthens individuals’ readiness to engage in prosocial and ethical behavior as well as to abstain from antisocial behavior. However, moral identity fares no better as a predictor of moral action than other psychological constructs.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,037
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,418
Tête enseignante GPT0,539
Écart entre enseignants0,121 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations385
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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