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Enregistrement W3202929443 · doi:10.1037/xge0000993

Motivated free will belief: The theory, new (preregistered) studies, and three meta-analyses.

2021· article· en· W3202929443 sur OpenAlexafffund
Connie J. Clark, Bo Winegard, Azim Shariff

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Psychology General · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueParanormal Experiences and Beliefs
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyCognitive psychologyMeta-analysisSocial psychologyCognitive science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clark et al. (2014) proposed a theory of motivated free will beliefs, according to which at least part of free will beliefs and attributions are caused by a desire to hold moral transgressors responsible. Recently, this theory has been challenged. In the following article, we examine the evidence and conclude that, although not dispositive, much of the evidence seems to support the motivated account. For example, in 14 new (seven preregistered) studies (n = 4,014), results consistently supported the motivated theory; and these findings consistently replicated in studies (k = 8) that tested an alternative (counternormative) hypothesis. In addition, three meta-analyses of the existing data (including eight vignette types and eight free will judgment types) found support for motivated free will attributions (k = 22; n = 7,619; r = .25, p < .001) and beliefs (k = 27; n = 8,100; r = .13, p < .001), which remained robust after removing all potential confounds (k = 26; n = 7,953; r = .12, p < .001). However, the size of these effects varied by vignette type and free will belief measurement. We discuss these variations and the implications for different theories of free will beliefs and attributions. And we end by discussing the relevance of these findings for past and future research and the significance of these findings for human responsibility. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,378
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,264
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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