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Enregistrement W3169921370 · doi:10.1080/17496535.2021.1937264

Gender Differences in Making Moral Decisions: The Ethics of Care Perspective in Pakistan

2021· article· en· W3169921370 sur OpenAlexaff
Sania Bilwani, Gulnaz Anjum

Notice bibliographique

RevueEthics and Social Welfare · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthics of careEmpathyNegotiationCollectivismSociologyFeminist ethicsPsychologyPerspective (graphical)Social psychologyGender studiesSocial sciencePolitical scienceIndividualismLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research explored how an ethics of care is practised in a communitarian society in Karachi, Pakistan. To this end 24 participants were interviewed, 12 males and 12 females aged between 19 and 32 years. We used a culturally adapted version of The Ethics of Care Interview (ECI). This adapted measure focused on lived experiences of participants resulting in an Interpretative Phenomenological Analysis (IPA) of interview transcripts to explore ethics of care among study participants. The themes that emerged during IPA included the negotiation between norms related to religion and culture, familism, and gender differences. These analyses confirm the link between gender and the ethics of care indicating that women share higher concerns for care, often demonstrating empathy and sacrifice. The results also show that men expect women to care for others and behave in self-sacrificial ways. The intersectional nature of our study shows that culture and not gender may ultimately explain the ethical considerations of men and women. This means that both men and women justified their ethical choices of care because they believed they had a responsibility to do so. This shows that care ethics are more strongly dictated by societal norms of collectivism.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,012
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,303
Tête enseignante GPT0,565
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeSans objet
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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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