Notice bibliographique
Résumé
Abstract Survival of the Virtuous offers an account of how moral traits evolved in the human species. It explains why we are not necessarily bad by nature, why we are not evolved to look out only for number one, and why nice guys need not finish last. It offers an account of how virtuous behaviors such as altruism, justice, honesty, loyalty, self-control, purity, and respect for authority evolved in our species (and in other species as well). It argues that the key to solving puzzles of morality such as what it is, how we acquire moral traits, why we sometimes behave badly, and how we make moral decisions lies in figuring out what adaptive functions moral traits served in early human environments and how they are influenced by social learning, culture, and strategic social interactions in the modern world. It offers evidence that the primary function of virtuous behaviors is to enable individuals to advance their interests by cooperating with others and that moral decision-making mechanisms evolved and develop in a Russian doll manner. Uniquely human “new brain” mechanisms that enable us to make moral decisions in rational ways evolved on top of “old brain” mechanisms that induce us (and some other animals) to make moral decisions in more emotional-intuitive ways. Although we tend to become increasingly rational as we develop, we retain the capacity to make moral judgments in primitive ways, and reason is a tool that can be used for good or evil.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».