The Problem of Purity in Moral Psychology
Notice bibliographique
Résumé
Academic Abstract The idea of “purity” transformed moral psychology. Here, we provide the first systematic review of this concept. Although often discussed as one construct, we reveal ~9 understandings of purity, ranging from respecting God to not eating gross things. This striking heterogeneity arises because purity—unlike other moral constructs—is not understood by what it is but what it isn’t: obvious interpersonal harm. This poses many problems for moral psychology and explains why purity lacks convergent and divergent validity and why purity is confounded with politics, religion, weirdness, and perceived harm. Because purity is not a coherent construct, it cannot be a distinct basis of moral judgment or specially tied to disgust. Rather than a specific moral domain, purity is best understood as a loose set of themes in moral rhetoric. These themes are scaffolded on cultural understandings of harm—the broad, pluralistic harm outlined by the Theory of Dyadic Morality. Public Abstract People are fascinated by morality—how do people make moral judgments and why do liberals and conservatives seem to frequently disagree? “Purity” is one moral concept often discussed when talking about morality—it has been suggested to capture moral differences across politics and to demonstrate the evolutionary roots of morality, especially the role of disgust in moral judgment. However, despite the many books and articles that mention purity, there is no systematic analysis of purity. Here, we review all existing academic articles focused on purity in morality. We find that purity is an especially messy concept that lacks scientific validity. Because it is so poorly defined and inconsistently measured, it should not be invoked to explain our moral minds or political differences.
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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 | 0,021 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».