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Enregistrement W3184062462 · doi:10.1177/02697580211028021

Judging extreme forgivers: How victims are perceived when they forgive the unforgivable

2021· article· en· W3184062462 sur OpenAlexaff
Judy Eaton, Jenniffer Olenewa, Cole Norton

Notice bibliographique

RevueInternational Review of Victimology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueForgiveness and Related Behaviors
Établissements canadiensUniversity of WaterlooWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThird partyEconomic JusticeFeelingSocial psychologyForgivenessPsychologyCriminologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When one individual commits a transgression or aggressive act against another, third parties often have expectations about how the victim should respond, even when they do not have any personal involvement in the event. When their justice expectations are violated, such as when a victim forgives the offender for an act that third parties deem too heinous to forgive, third parties may react in a way that is critical of the victim. This research examines how third-party observers react when victims forgive seemingly ‘unforgivable’ offences. Study 1, a scenario-based experiment, showed that although third parties were not directly critical of a forgiving victim, they did not agree with the decision to forgive. Study 2 replicated these findings and explored in more depth third parties’ justice-related feelings about the transgression and the victim, using both quantitative and qualitative data. Results suggest that although third parties are reluctant to directly criticize ‘extreme’ forgivers, they are not supportive of their decision to forgive. This could have implications for victims, who may interpret this disagreement with their choice as a lack of support.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,597
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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