Notice bibliographique
Résumé
= 3,559) show that individuals experiencing regulatory fit versus nonfit are more likely to behave in manners consistent with their moral predispositions as assessed by the trait Moral Disengagement scale, the Machiavellianism scale, and the Honesty-Humility Subscale of the HEXACO-60 inventory. Following an experience of regulatory fit (vs. nonfit), participants with moral predispositions were more likely to consider the decision to engage in sexual intercourse outside a committed relationship as a moral issue (Study 1), and were less willing to do so (Study 2); they also expressed higher intentions of reporting income honestly for tax purposes (Study 3), imposed harsher punishment on a transgressor (Study 4), and self-sacrificed more for the common good in a social dilemma (Studies 4 and 5). The opposite was observed when participants with immoral predispositions experienced regulatory fit (vs. nonfit). In an incentivized sender-receiver game, participants with moral predispositions were less likely to lie for monetary gains when they experienced regulatory fit (vs. nonfit), whereas those with immoral predispositions were more likely to lie (Study 7). By operationalizing the regulatory fit experience as incidental to the moral decision context and assessing moral predispositions with at least a week lead or lag from the main experiment, the findings provide unambiguous evidence that regulatory fit impacts moral conduct by intensifying moral predispositions. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».