Karma and God: Convergent and divergent mental representations of supernatural norm enforcement
Notice bibliographique
Résumé
Cultural evolutionary theories have proposed that prosocial religious traditions can facilitate societal complexity and large-scale cooperation among strangers, in part, through the culturally transmitted belief in morally concerned supernatural entities. Although a growing number of studies have documented an association between commitment to moralizing deities or forces and increased prosocial behavior, few studies have directly examined mental representations of supernaturally monitored morality, as they are reflected in world religions as conceptions of karma and God. In seven samples (total N= 3861), we use an open-ended free-list task to investigate participants’ mental representations of God and karma, among culturally diverse samples from the USA and India, including Hindu, Buddhist, Christian, and non-religious participants. Key results showed that (1) there is substantial consensus among believers that actions relevant to interpersonal cooperation (e.g., generosity, harm, fairness, and honesty) are highly relevant to both karma and God beliefs; however, (2) God is prototypically represented as a personified, social agent, who believers have a devotional relationship with, whereas karma is more commonly conceived of as a non-agentic causal process, through which moral actions generate commensurate good and bad consequences; (3) God—but not karma—is expected to reward and punish acts of religious devotion, in addition to the harm and fairness norms that characterize interpersonal prosociality; and (4) karma—much more than God—is expected to reward generosity and punish greed. These findings show how culturally-constructed religious beliefs shape expectations about the consequence of moral behavior.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| 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 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».