Better the Two Devils You Know, Than the One You Don’t: Predictability Influences Moral Judgments of Immoral Actors
Notice bibliographique
Résumé
Across six studies (N = 2,646), we demonstrate the role that perceptions of predictability play in judgments of moral character, finding that people demonstrate a moral preference for more predictable immoral actors. Participants judged agents performing an immoral action (e.g., assault) for an unintelligible reason as less predictable and less moral than agents performing the same immoral action, along with an additional immoral action (e.g., theft), for a well-understood immoral reason (Studies 1-4). Additionally, agents performing an immoral action for an unintelligible reason were judged as less predictable and less moral compared to agents performing the same immoral act for an unstated reason (Studies 3-5). This moral preference persisted when participants viewed video footage of each agent’s immoral action (Study 5). Finally, agents performing immoral actions in an unusual way were judged as less predictable and less moral than those performing the same actions in a more common manner (Study 6). The present research demonstrates how immoral actions performed without a clear motive or in an unpredictable way are perceived to be especially indicative of poor moral character. In revealing peoples’ moral preference for predictable immoral actors, we propose that perceptions of predictability play an important, yet overlooked, role in judgments of moral character. Furthermore, we propose that predictability influences judgments of moral character for its ultimate role in reducing social uncertainty and facilitating cooperation with trustworthy individuals and discuss how these findings may be accommodated by person-centered theories of moral judgment and theories of morality-as-cooperation.
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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 | 0,004 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».