Being “good” or “good enough”: Prosocial risk and the structure of moral self-regard.
Notice bibliographique
Résumé
This model predicts that people are primarily concerned with whether their prosocial behavior legitimates the claim that they have acted morally, a claim that often diverges from whether their behavior is in the best interests of the recipient. Specifically, it predicts that for people to feel moral following a prosocial decision, that decision need not have promised the greatest benefit for the recipient but only one larger than at least one other available outcome. Moreover, this model predicts that once people produce a benefit that exceeds this threshold, their moral self-regard is relatively insensitive to the magnitude of benefit that they produce. In 6 studies, we test this moral threshold model by examining people's prosocial risk decisions. We find that, compared with risky egoistic decisions, people systematically avoid making risky prosocial decisions that carry the possibility of producing the worst possible outcome in a choice set-even when this means avoiding a decision that is objectively superior. We further find that this aversion to producing the worst possible prosocial outcome leads people's prosocial (vs. egoistic) risk decisions to be less sensitive to those decisions' maximum possible benefit. We highlight theoretical and practical implications of these findings, including the detrimental consequence that people's desire to protect their moral self-regard can have on the amount of good that they produce. (PsycINFO Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).
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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 | 0,001 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».