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Enregistrement W2891829368 · doi:10.1080/03057240.2018.1499504

Moral identity in cultural context: Differences between Canadian and Chinese university students

2018· article· en· W2891829368 sur OpenAlexafffundabout
Fanli Jia, Tobias Krettenauer, Lihong Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Moral Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésContext (archaeology)PsychologyCultural identityIdentity (music)Moral educationCultural diversitySociologySocial psychologyMoral developmentPedagogyAnthropologyAestheticsPhilosophyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Albeit the moral identity construct has gained a pivotal status in moral psychology, previous research largely neglected cultural differences. The present study investigated moral identity from a cross-cultural perspective by comparing Western (Canadian) and Eastern (Chinese) cultures in three different contexts: family, school and community/society. The sample included 185 young adults from Canada and 148 from China. A modified version of the moral identity interview was administrated in each culture. All participants were asked to select 12–15 attributes describing a high moral person from a culturally inclusive list. They were then asked to rate the self-importance of the chosen attributes in the contexts of family, school and community/society. Overall, participants from both cultures viewed attributes reflecting benevolence and universality central to their moral identity. However, Chinese participants included a broader range of value domains in the definition of their moral identity. Moreover, Chinese participants scored higher on moral identity in the context of community/society than Canadians. The results indicate cultural similarity of moral identity with regard to some attributes. At the same time, there is meaningful cultural variability in individuals’ moral identities across contexts.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeObservationnel
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

Citations31
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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