Perceived mental illness is associated with judgments of less agency, yet more moral wrongness
Notice bibliographique
Résumé
For a set of 10 conditions (e.g. homosexuality, obesity, drug addiction), we explored associations between moral judgments, agency evaluations, and perceptions that a condition is a mental illness. In a preregistered study ( n = 1,249 U.S. adults), we found that perceptions of lower agency were associated with decreased moral wrongness judgments, as well as increased perceptions of mental illness, yet perceived moral wrongness was the most robust predictor of perceived mental illness. In other words, although perceived mental illness was associated with evaluations that tend to be morally exonerating (such as less control and greater difficulty changing), we observed positive associations between wrongness judgments and perceived mental illness. We also found that—at least within our set of conditions—political conservatives tended to evaluate conditions as more controllable, more morally wrong, and more of a mental illness, yet on the whole, ideology was not a reliable predictor of perceived mental illness. Instead, liberals and conservatives with similar wrongness evaluations tended to similarly ascribe mental illness. These findings raise questions about potential causal relationships between mental illness perceptions and moral evaluations and the possibility that perceived moral wrongness might sometimes contribute to perceptions that a condition ought to be considered a mental illness.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».