System circumvention: Dishonest‐illegal transgressions are perceived as justified in non‐meritocratic societies
Notice bibliographique
Résumé
Does believing that "effort doesn't pay" in society shape how people view dishonest-illegal transgressions? Across five studies, we show that when people view societal success as non-meritocratic-that is, more dependent on luck and circumstances than on hard work-they are more lenient in their moral judgements of dishonest-illegal transgressions. Perceiving society as non-meritocratic predicted greater justifiability of dishonest-illegal transgressions in the United States (Study 2), and across 42 countries (N = 49,574; Study 1). And inducing participants to view society as non-meritocratic increased justifiability of others' dishonest-illegal transgressions, via greater feelings of sympathy (Studies 3 and 4). Next, we investigated the contours of these effects. Perceiving societal success as non-meritocratic rather than based on hard work causes people to view dishonest-illegal transgressions as more justifiable if they are perpetrated by the poor, but not the rich (Study 4), and if the dishonest-illegal transgressions are related to economic striving, such as money laundering and dealing illegal drugs (Study 5). In sum, when people see a social system as unfair, they show greater tolerance for dishonest-illegal transgressions perpetrated to circumvent the system.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| 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 | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».