The (im-)moral scientist? Measurement and framing effects shape the association between scientists and immorality
Notice bibliographique
Résumé
Recent years have not only seen growing public distrust in science, but also in the people conducting science. Yet, attitudes toward scientists remain largely unexplored, and the limited body of literature that exists points to an interesting ambivalence. While survey data suggest scientists to be positively evaluated (e.g., respected and trusted), research has found scientists to be perceived as capable of immoral behavior. We report two experiments aimed at identifying what contributes to this ambivalence through systematic investigations of stereotypical perceptions of scientists. In these studies, we particularly focus on two potential sources of inconsistencies in previous work: divergent operationalizations of morality (measurement effects), and different specifications of the broad group of scientists (framing effects). Results show that scientists are generally perceived as more likely to violate binding as opposed to individualizing moral foundations, and that they deviate from control groups more strongly on the latter. The extent to which different morality measures reflect the differentiation between binding and individualizing moral foundations at least partially accounts for previous contradictory findings. Moreover, the results indicate large variation in perceptions of different types of scientists: people hold more positive attitudes toward university-affiliated scientists as compared to industry-affiliated scientists, with perceptions of the 'typical scientist' more closely resembling the latter. Taken together, the findings have important academic ramifications for science skepticism, morality, and stereotyping research as well as valuable practical implications for successful science communication.
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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 | 0,019 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».