Public Attitudes Towards Moral Enhancement. Evidence that Means Matter Morally
Notice bibliographique
Résumé
To gain insight into the reasons that the public may have for endorsing or eschewing pharmacological moral enhancement for themselves or for others, we used empirical tools to explore public attitudes towards these issues. Participants ( N = 293) from the United States were recruited via Amazon’s Mechanical Turk and were randomly assigned to read one of several contrastive vignettes in which a 13-year-old child is described as bullying another student in school and then is offered an empathy-enhancing program. The empathy-enhancing program is described as either involving taking a pill or playing a video game on a daily basis for four weeks. In addition, participants were asked to imagine either their own child bullying another student at school, or their own child being bullied by another student. This resulted in a 2 × 2 between-subjects design. In an escalating series of morally challenging questions, we asked participants to rate their overall support for the program; whether they would support requiring participation; whether they would support requiring participation of children who are at higher risk to become bullies in the future; whether they would support requiring participation of all children or even the entire population ; and whether they would be willing to participate in the program themselves. We found that people were significantly more troubled by pharmacological as opposed to non-pharmacological moral enhancement interventions. The results indicate that members of the public for the greater part oppose pharmacological moral bioenhancement, yet are open to non-biomedical means to attain moral enhancement. [248 words].
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».