Motivated cognition and fairness: Insights, integration, and creating a path forward.
Notice bibliographique
Résumé
How do individuals form fairness perceptions? This question has been central to the fairness literature since its inception, sparking a plethora of theories and a burgeoning volume of research. To date, the answer to this question has been predicated on the assumption that fairness perceptions are subjective (i.e., "in the eye of the beholder"). This assumption is shared with motivated cognition approaches, which highlight the subjective nature of perceptions and the importance of viewing individuals arriving at those perceptions as active and motivated processors of information. Further, the motivated cognition literature has other key insights that have been less explicitly paralleled in the fairness literature, including how different goals (e.g., accuracy, directional) can influence how individuals process information and arrive at their perceptions. In this integrative conceptual review, we demonstrate how interpreting extant theory and research related to the formation of fairness perceptions through the lens of motivated cognition can deepen our understanding of fairness, including how individuals' goals and motivations can influence their subjective perceptions of fairness. We show how this approach can provide integration as well as generate new insights into fairness processes. We conclude by highlighting the implications that applying a motivated cognition perspective can have for the fairness literature and by providing a research agenda to guide the literature moving forward. (PsycINFO Database Record
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».