MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3160438168 · doi:10.1016/j.concog.2021.103170

Direct and indirect freedom in addiction: Folk free will and blame judgments are sensitive to the choice history of drug users

2021· article· en· W3160438168 sur OpenAlexaff
Matthew Taylor, Heather M. Maranges, Susan K. Chen, Andrew Vonasch

Notice bibliographique

RevueConsciousness and Cognition · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFree Will and Agency
Établissements canadiensYork UniversityConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlamePsychologyAddictionSocial psychologyCognitive psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People view addiction as a source of diminished free will and free will as a requisite to moral responsibility. Accordingly, people should judge addicts as less blameworthy when they act immorally. Yet, people are also sensitive to the personal histories of moral actors, such that the way by which people became addicted may influence these judgments. That is, people’s intuitions may track two types of choices: directly free acts are volitionally unconstrained during the moment of action, whereas indirectly free acts result from temporally prior directly free acts. Across two studies (N=806), we compare people’s moral intuitions about cases in which the actor becomes addicted by force or by choice. We find that perceptions of reduced free will partially mediate an association between choice (vs. no choice) in addiction and moral blame for a bad act (Study 1). We replicate this pattern with another case, and show that blame judgments are stronger when the bad act is related (vs. unrelated) to obtaining the addictive substance (Study 2). Our work highlights that lay people evince relatively nuanced intuitions about the role of free will in addiction and morality, tracking direct and indirect freedom when doling out moral blame.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,197 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueConsciousness and Cognition→Même sujetFree Will and Agency→Travaux en français237 207→