Why is it difficult to be virtuous in business ethics?
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a theoretical analysis based of virtue ethics. We examine the individual internal predispositions related to non-virtuous behavior in the context of an ethical dilemma. For Aristotle, the virtuous state of being requires certain dispositions, but the difficult context of a “genuine dilemma” can generate interference and obstacles to achieving a virtuous state. The genuine dilemma is a symptomatic situation that disrupts our ethical identity by the potential biases that affect our personality traits and moral acts. These disturbances cause a phenomenon described by philosophers as “akrasia”. We propose that this “weakness of will” influences the ethical decision-making process, thereby leading to non-virtuous acts. Within the empirical literature, we identify three types of disturbances that feed akrasia: bounded ethicality, denial, and moral cowardice. These ethical biases disrupt one’s moral conscience by moving the individual away from the pursuit of virtue. Understanding these ethical errors contributes to enhancing ethical decision-making models, especially in terms of examining the failure of one’s will to act according to one’s values. We propose a conceptual model that explains non-virtuous attitudes to ethical dilemmas in management.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,043 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».