Is It All About Retribution? The Flexibility of Punishment Goals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Current literature suggests that laypeople’s punishment is primarily driven by retributive reasons (i.e., to give offender their just deserts) rather than utilitarian purposes such as special prevention (i.e., to prevent recidivism of the offender) or general prevention (i.e., to prevent the imitation of the crime by others). One explanation for this may be that individuals tend to focus on salient cues while ignoring others when making a decision and critically, generally pay relatively little attention to secondary or long-term effects of their decision-making. This suggests that people’s punishment goals may be subject to the information salient about the crime situation. Specifically, individuals may only pursue utilitarian goals with their punishment, if aspects related to such long-term consequences of punishment are salient (such as information about the offender or the broad circumstances surrounding the crime). To examine this, we manipulated the salience of different aspects in a scenario describing a crime. In two preregistered experiments, participants were asked to choose from (Experiment 1, N = 291) or rate the appropriateness of (Experiment 2, N = 366) different reactions to the crime; these reactions were pretested for the degree to which they served each of the punishment goals: retribution, special prevention, and general prevention. As hypothesized, we found that participants’ punishment goals were associated with the salience of specific aspects of the scenario describing the crime situation. This extends on research suggesting that laypeople’s punishment goals are malleable and may depend on the research design employed by a particular study.
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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 | 0,003 | 0,023 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».