Weighing Outcome vs. Intent Across Societies_preprint
Notice bibliographique
Résumé
Mental state reasoning has been theorized as a core feature of how we navigate our social worlds, and as especially vital to moral reasoning. Judgments of moral wrong-doing and punish-worthiness often hinge upon evaluations of the perpetrator’s mental states. In two studies, we examine how differences in cultural conceptions about how one should think about others’ minds influence the relative importance of intent vs. outcome in moral judgments. We recruit participation from three societies, differing in emphasis on mental state reasoning: Indigenous iTaukei Fijians from Yasawa Island (Yasawans) who normatively avoid mental state inference in favor of focus on relationships and consequences of actions; Indo-Fijians who normatively emphasize relationships but do not avoid mental state inference; and North Americans who emphasize individual autonomy and interpreting others’ behaviors as the direct result of mental states. In study 1, Yasawan participants placed more emphasis on outcome than Indo-Fijians or North Americans by judging accidents more harshly than failed attempts. Study 2 tested whether underlying differences in the salience of mental states drives study 1 effects by inducing Yasawan and North American participants to think about thoughts vs. actions before making moral judgments. When induced to think about thoughts, Yasawan participants shifted to judge failed attempts more harshly than accidents. Results suggest that culturally-transmitted concepts about how to interpret the social world shape patterns of moral judgments, possibly via mental state inference.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».