Exploring the decision component of the Activation‐Decision‐Construction‐Action Theory for different reasons to deceive
Notice bibliographique
Résumé
Objectives To explore how reasons to lie impact upon the decision component of Activation‐Decision‐Construction‐Action Theory. Design Specifically, the study looked at how beneficiary of the lie (self vs. another) and additional cost of lying (no cost vs. cost to self/other) might influence decisions to lie. Methods Ninety‐one undergraduate students read four hypothetical scenarios representing the four reasons to lie. They stated whether they would decide to tell the truth/lie for each scenario and also estimated the probability and valence of being believed, or not, if they did decide to tell the truth/lie. These estimations were inputted into the ADCAT formulae. Results Higher expected values of truth‐telling only reduced likelihood to decide to lie when the lie benefitted another. Beneficiary of the lie and additional cost together did not moderate any of the relationships between the ADCAT variables and hypothetical decisions to lie. However, the additional cost (e.g., to self or another) was a significant predictor of anticipated lying behaviour. The more likely there was a cost to self or other, the less likely the participants were to decide to lie. Conclusions Weighing up the expected cost and benefits of truth‐telling and lying was associated with hypothetical decisions to lie or not. However, other variables, such as additional cost to self or another, should be considered in the ADCAT model to extend our understanding of this decision‐making process. Future research is required to investigate whether these relationships can be manipulated to promote honesty and deter deceit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».