Generalizing across moral sub-domains: infants bidirectionally link fairness and unfairness to helping and hindering
Notice bibliographique
Résumé
Across two experiments, we investigated whether infants use prior behavior to form expectations about future behavior within the moral domain, focusing on the sub-domains of fairness and help/harm. In Experiment 1, 14- to 27-month-old infants were familiarized to an agent who either helped or hindered another agent to obtain her goal. At test, infants saw the helper or hinderer perform either a fair or unfair distribution of resources to two recipients. Infants familiarized to helping looked longer to the unfair distribution than the fair distribution at test, whereas infants familiarized to hindering looked equally at both test events, suggesting that hindering led infants to suspend baseline expectations of fairness. In Experiment 2, infants saw these events in reverse. Following familiarization to fair behavior, infants looked equally to helping and hindering; in contrast, following familiarization to unfair behavior, infants looked significantly longer to helping than hindering on test, suggesting that prior unfair behavior led infants to expect the agent to hinder another agent's goals. These results suggest that infants utilize prior information from one moral sub-domain to form expectations of how an individual will behave in another sub-domain, and that this tendency seems to manifest more strongly when infants initially see hindering and unfair distributions than when they see helping and fair distributions. Together, these findings provide evidence for consilience within the moral domain, starting by at least the second year of life.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».