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Enregistrement W4206922411 · doi:10.1007/978-3-030-84690-9_3

Natural Goodness

2022· book-chapter· en· W4206922411 sur OpenAlexaff
Dennis L. Krebs

Notice bibliographique

RevueEthical economy · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocialityMoralityPerspective (graphical)Moral disengagementFunction (biology)Social cognitive theory of moralityNatural (archaeology)Moral developmentPsychologySocial psychologyEpistemologySociologyEnvironmental ethicsEcologyComputer sciencePhilosophyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although the theory of evolution might seem to imply that all animals must be selfish by nature, this is not the case because social animals can propagate their selfish genes in psychologically unselfish ways. To understand the moral aspect of human nature, we must understand the adaptive functions that moral traits served in early human environments. I argue that the central function of morality is to uphold adaptive systems of cooperation. Even though some cooperative strategies are susceptible to exploitation by selfish strategies, there are several ways in which the kind of cooperative behavioral strategies that people consider moral can evolve. Primitive psychological sources of moral behavior, such as moral emotions, and advanced sources, such as perspective-taking and moral reasoning, evolve and develop throughout the life span in a Russian Doll manner. Although the original function of perspective-taking and moral reasoning may have been to help early humans advance their interests in strategic social interactions, these processes may now motivate people to behave in moral ways. We are evolved to be as good as our early ancestors had to be to reap the benefits of sociality and cooperation.

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 candidatesIntégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,771
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,002

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,173 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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