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Enregistrement W3175700536 · doi:10.31219/osf.io/nq9ae

How "Ought" Exceeds but Implies "Can": Description and Encouragement in Moral Judgment

2020· article· en· W3175700536 sur OpenAlexaff
John Turri

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFunction (biology)NormativeInterpretation (philosophy)EpistemologyAffect (linguistics)PsychologySocial psychologyDual (grammatical number)PhilosophyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper tests a theory about the relationship between two important topics in moral philosophy and psychology. One topic is the function of normative language, specifically claims that one “ought” to do something. Do these claims function to describe moral responsibilities, encourage specific behavior, or both? The other topic is the relationship between saying that one “ought” to do something and one’s ability to do it. In what respect, if any, does what one “ought” to do exceed what one “can” do? The theory tested here has two parts: (1) “ought” claims function to both describe responsibilities and encourage people to fulfill them (the dual-function hypothesis); (2) the two functions relate differently to ability, because the encouragement function is limited by the person’s ability, but the descriptive function is not (the interaction hypothesis). If this theory is correct, then in one respect “ought implies can” is false because people have responsibilities that exceed their abilities. But in another respect “ought implies can” is legitimate because it is not worthwhile to encourage people to do things that exceed their ability. Results from two behavioral experiments support the theory that “ought” exceeds but implies “can.” Results from a third experiment provide further evidence regarding an “ought” claim’s primary function and how contextual features can affect the interpretation of its functions.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,008
Communication savante0,0050,011
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,195
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,063 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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