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Enregistrement W2765239063 · doi:10.5465/ambpp.2017.16266abstract

Ethical Decision-Making Theory: Revisiting the Moral Intensity Construct

2017· article· en· W2765239063 sur OpenAlexaff
Mark S. Schwartz, Sophia Kusyk

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEthics in Business and Education
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraming (construction)Construct (python library)Framing effectSalience (neuroscience)PropositionSocial cognitive theory of moralityEthical decisionPsychologySocial psychologyMoral disengagementEpistemologySociologyComputer scienceCognitive psychologyPersuasion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We broaden Jones’ 'Issue-Contingent Model' (1991) in order to improve the theoretical robustness of the moral intensity construct in ethical decision making to explicitly include a focus on agent-specific issue framing. First, we review Jones’ highly influential moral intensity construct taking into account over two decades of related empirical research. Next, relying on theory and evidence we develop three propositions that address how individual agent framing of an issue impacts the salience and vividness of moral intensity. The proposition relate to: (1) personal proximity; (2) issue importance; and (3) issue complexity. We propose that each of these additional agent-related characteristics of moral intensity can impact the four stages of ethical decision making including recognition of a moral issue, judgment, intention, and behavior. The paper concludes with implications and possible future research directions specifically highlighting the potential role of organizational context and emotion for the issue-contingent ethical decision-making model.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,024
Communication savante0,0060,009
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,007
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 Opus0,187
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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