Notice bibliographique
Résumé
Ownership is often viewed as demarcating who can use resources and who is restricted from using them. This paper explores another side of ownership—ownership may be attributed to mark individuals as accountable and responsible for causing harm. Across eight experiments, participants (total N = 2517) read vignettes where an agent’s actions led resources to be deposited on others’ land (Experiments 1 to 5) or on unowned land (Experiments 6 to 8). The resources benefitted, harmed, or had no effect on the landowners, or on plants and animals on the land. This manipulation caused an asymmetry between harms and benefits in ownership judgments. Participants more strongly endorsed the agent as owner for harmful resources than beneficial ones, and they also judged it more acceptable for the agent to retrieve harmful resources from others’ land. In contrast, participants more strongly endorsed resources as belonging to landowners or to no one when they were beneficial rather than harmful. We also found that participants endorsed the agent as owning harmful resources even when other means were available for conveying the agent was accountable. Together, our findings show that ownership serves functions besides rewarding individuals with rights over property and besides ensuring individuals are responsible for harm caused by their property—people also attribute ownership to ensure that wrongdoers remain connected and accountable for harm they cause. We discuss implications for theories of ownership, and how our findings relate to other asymmetries between harms and benefits.
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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 | 0,005 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».