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Enregistrement W4233994234 · doi:10.31219/osf.io/ez639

Non-psychological Weakness of Will: Self-control, Stereotypes, and Consequences

2020· preprint· en· W4233994234 sur OpenAlexafffund
John Turri

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFree Will and Agency
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaMinistero dello Sviluppo EconomicoBrock UniversityOntario Ministry of Economic Development and Innovation
Mots-clésWeaknessAttributionAction (physics)PsychologyQuality (philosophy)Control (management)Social psychologyFocus (optics)Cognitive psychologyEpistemologyComputer sciencePhilosophyMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently philosophers have debated which theory best captures the ordinary concept of weakness of will. Some claim that weakness of will consists in action contrary to an agent's better judgments, while others claim it consists of action contrary to an agent’s intentions. In this paper, we show that the psychological focus on violated commitments — whether judgments, intentions, or both — is too narrow. We begin by showing that many people attribute weakness of will even in the absence of a violated commitment (Experiment 1). We then show that weakness of will attributions are sensitive to two important non-psychological factors. First, for actions stereotypically associated with weakness of will, the absence of certain commitments often triggers weakness of will attributions (Experiments 2-4). Second, and in line with other recent findings, the quality of an action’s outcome affects the extent to which an agent is viewed as weak-willed. More specifically, actions with bad consequences are more likely to be viewed as weak-willed (Experiment 5). So the ordinary concept of weakness of will is sensitive to two non-psychological factors and is thus broader than previous philosophical accounts have recognized. To explain our findings, we propose a two-tier model of weakness of will as a failure of self-control.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,756

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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