Free Will and the Brain Disease Model of Addiction: The Not So Seductive Allure of Neuroscience and Its Modest Impact on the Attribution of Free Will to People with an Addiction
Notice bibliographique
Résumé
Free will has been the object of debate in the context of addiction given that addiction could compromise an individual's ability to choose freely between alternative courses of action. Proponents of the brain-disease model of addiction have argued that a neuroscience perspective on addiction reduces the attribution of free will because it relocates the cause of the disorder to the brain rather than to the person, thereby diminishing the blame attributed to the person with an addiction. Others have worried that such displacement of free will attribution would make the person with a drug addiction less responsible. Using the paradigmatic literature on the seductive allure of neuroscience explanations, we tested whether neuroscience information diminishes attributions of free will in the context of addiction and whether respondent characteristics influence these attributions and modulate the effect of neuroscience information. We performed a large-scale, web-based experiment with 2,378 German participants to explore how attributions of free will in the context of addiction to either alcohol or cocaine are affected by: (1) a text with a neurobiological explanation of addiction, (2) a neuroimage showing effects of addiction on the brain, and (3) a combination of a text and a neuroimage, in comparison to a control group that received no information. Belief in free will was measured using the FAD-Plus scale and was, subsequent to factor analysis, separated into two factors: responsibility and volition. The investigated respondent characteristics included gender, age, education, self-reported knowledge of neuroscience, substance-use disorder (SUD), and having a friend with SUD. We found that attributions of volition (in the cocaine-subsample) were reduced in the text and neuroimage-treatment compared to the control group. However, respondent characteristics such as education and self-reported knowledge of neuroscience were associated with lower attributions of responsibility for both substances, and education was associated with lower attribution of volition for the alcohol sub-sample. Interaction analyses showed that knowledge of neuroscience was found to generally decrease attribution of responsibility. Further research on attribution of free will should consider the effects of context and respondent characteristics, which appeared surprisingly larger than those induced by experimental treatments.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».