Deciphering moral intuition: How agents, deeds, and consequences influence moral judgment
Notice bibliographique
Résumé
Moral evaluations occur quickly following heuristic-like intuitive processes without effortful deliberation. There are several competing explanations for this. The ADC-model predicts that moral judgment consists in concurrent evaluations of three different intuitive components: the character of a person (Agent-component, A); their actions (Deed-component, D); and the consequences brought about in the situation (Consequences-component, C). Thereby, it explains the intuitive appeal of precepts from three dominant moral theories (virtue ethics, deontology, and consequentialism), and flexible yet stable nature of moral judgment. Insistence on single-component explanations has led to many centuries of debate as to which moral precepts and theories best describe (or should guide) moral evaluation. This study consists of two large-scale experiments and provides a first empirical investigation of predictions yielded by the ADC model. We use vignettes describing different moral situations in which all components of the model are varied simultaneously. Experiment 1 (within-subject design) shows that positive descriptions of the A-, D-, and C-components of moral intuition lead to more positive moral judgments in a situation with low-stakes. Also, interaction effects between the components were discovered. Experiment 2 further investigates these results in a between-subject design. We found that the effects of the A-, D-, and C-components vary in strength in a high-stakes situation. Moreover, sex, age, education, and social status had no effects. However, preferences for precepts in certain moral theories (PPIMT) partially moderated the effects of the A- and C-component. Future research on moral intuitions should consider the simultaneous three-component constitution of moral judgment.
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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 | 0,006 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».