Moral paragons, but crummy friends: The case of snitching.
Notice bibliographique
Résumé
Loyalty to friends is an important moral value, but does that mean snitching on friends is considered immoral? Across six preregistered studies, we examine how loyalty obligations impact people's moral evaluations of snitching (i.e., turning in others who commit transgressions). In vignette and incentivized partner choice paradigms, we find that witnesses who snitch (vs. do not snitch) are seen as more moral and as better leaders (Studies 1-6), regardless of whether they snitch on a friend or an acquaintance (Studies 1-3). We find that a willingness to turn in one's friends increases perceived morality, while an unwillingness to do so diminishes it, with the latter effect exhibiting a stronger impact than the former (Study 2). Our experiments also demonstrate that snitches receive less moral credit when snitching on nonmoral (vs. moral) transgressions (Study 3) and when snitching aligns with self-interest (Study 4). We demonstrate that although snitching is often seen as morally right, turning in transgressors entails important reputational trade-offs: Snitching makes one appear disloyal and a bad friend but boosts perceptions of morality and leadership. This reveals a context in which what is loyal is no longer considered moral. (PsycInfo Database Record (c) 2024 APA, all rights reserved).
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».