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Enregistrement W4206467922 · doi:10.31234/osf.io/vfyut

The Problem of Purity in Moral Psychology

2021· preprint· en· W4206467922 sur OpenAlexaff
Kurt Gray, Nicholas DiMaggio, Chelsea Schein, Frank Kachanoff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesCharles Koch Foundation
Mots-clésHarmPsychologyDisgustConstruct (python library)MoralityMoral psychologyEpistemologySocial psychologySet (abstract data type)Interpersonal communicationMoral disengagementPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The idea of “purity” transformed moral psychology. Here, we provide the first systematic review of this concept. Although often discussed as one construct, we reveal ~9 understandings of purity, ranging from respecting God to not eating gross things. This striking heterogeneity arises because purity—unlike other moral constructs—is not understood by what it is, but what it isn’t: obvious interpersonal harm. This poses many problems for moral psychology, and explains why purity lacks convergent and divergent validity, and why purity is confounded with politics, religion, weirdness, and perceived harm. Because purity is not a coherent construct, it cannot be a distinct basis of moral judgment or specially tied to disgust. Rather than a specific moral domain, purity is best understood as a loose set of themes in moral rhetoric. These themes are scaffolded on cultural understandings of harm—the broad, pluralistic harm outlined by the Theory of Dyadic Morality.

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)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,095
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,095
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0040,037
Communication savante0,0130,033
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0040,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,185
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,163 · 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
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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