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Enregistrement W2969220631 · doi:10.1177/0190272519861952

Credibility and Incredulity in Milgram’s Obedience Experiments: A Reanalysis of an Unpublished Test

2019· article· en· W2969220631 sur OpenAlexafffund
Gina Perry, Augustine Brannigan, Richard A. Wanner, Henderikus J. Stam

Notice bibliographique

RevueSocial Psychology Quarterly · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePsychology of Social Influence
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of CalgaryYale UniversityAmerican Psychological Foundation
Mots-clésMilgram experimentObediencePsychologySocial psychologyRelevance (law)CredibilityPerceptionSubject (documents)Context (archaeology)DeceptionEpistemologyPolitical scienceLawPhilosophyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article analyzes variations in subject perceptions of pain in Milgram’s obedience experiments and their behavioral consequences. Based on an unpublished study by Milgram’s assistant, Taketo Murata, we report the relationship between the subjects’ belief that the learner was actually receiving painful electric shocks and their choice of shock level. This archival material indicates that in 18 of 23 variations of the experiment, the mean levels of shock for those who fully believed that they were inflicting pain were lower than for subjects who did not fully believe they were inflicting pain. These data suggest that the perception of pain inflated subject defiance and that subject skepticism inflated their obedience. This analysis revises our perception of the classical interpretation of the experiment and its putative relevance to the explanation of state atrocities, such as the Holocaust. It also raises the issue of dramaturgical credibility in experiments based on deception. The findings are discussed in the context of methodological questions about the reliability of Milgram’s questionnaire data and their broader theoretical relevance.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,094
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,094
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,380 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineReproductibilité
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

Citations41
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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