Beyond Moral Dilemmas: The Role of Reasoning in Five Categories of Utilitarian Judgment
Notice bibliographique
Résumé
Over the past two decades, the study of moral reasoning has been heavily influenced by Joshua Greene’s dual-process model of moral judgment, according to which deontological judgments are typically supported by intuitive, automatic processes while utilitarian judgments are typically supported by reflective, conscious processes. However, most of the evidence gathered in support of this model comes from the study of people’s judgments about sacrificial dilemmas, such as Trolley Problems. To which extent does this model generalize to other debates in which deontological and utilitarian judgments conflict, such as the existence of harmless moral violations, the difference between actions and omissions, the extent of our duty to help others, and the good justification for punishment? To find out, we conducted a series of five studies on the role of reflection in these kinds of moral conundrums. In Study 1, participants were asked to answer under cognitive load. In Study 2, participants had to answer under a strict time constraint. In Studies 3 to 5, we sought to promote reflection through exposure to counter-intuitive reasoning problems or direct instruction. Overall, our results offer strong support to the extension of Greene’s dual-process model to moral debates on the existence of harmless violations and partial support to its extension to moral debates on the extent of our duty to help others.
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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 | 0,014 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,018 |
| Communication savante | 0,010 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».