Probing the causal contribution of reasoning to third-party moral judgment of harm transgressions
Notice bibliographique
Résumé
Recent work supports the role of reasoning in third-party moral judgment of harm transgressions. In particular, reasoning may increase the weight of intention in moral judgment of accidental harm, a situation that presumably requires judges to balance considerations about the outcome endured by a victim on the one hand, and considerations about an agent’s intention to cause harm on the other hand. Three preregistered lab-based studies aimed to bring further evidence for the causal contribution of reasoning to moral judgment of harm transgressions using experimental manipulations borrowed from the reasoning literature: time pressure (Experiment 1), cognitive load (Experiment 2), priming (Experiment 3). Participants (N = 178) were presented with short fictitious scenarios in which the agent’s intention toward a potential victim (harmful or neutral intent) and the action’s outcome (victim’s injury or no harm) were manipulated. Participants then reported their moral judgment of the agent’s behavior (wrongness and deserved punishment) and their empathy toward the victim. Overall, we did not find an effect of the reasoning manipulation on judgment severity. Participants were not more severe toward accidental transgressors when reasoning was prevented. The present study does not bring further support to the idea that accounting for intention in third-party moral judgment of harm transgressions may be a cognitively costly process, and we discuss these null findings in light of the moral judgment literature.
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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 | 0,006 | 0,042 |
| 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 | 0,002 |
| 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) | 0,005 | 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 ».