MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4394884319 · doi:10.1177/09637214241242458

Motivated Counterfactual Thinking and Moral Inconsistency: How We Use Our Imaginations to Selectively Condemn and Condone

2024· article· en· W4394884319 sur OpenAlexaff
Daniel A. Effron, Kai Epstude, Neal J. Roese

Notice bibliographique

RevueCurrent Directions in Psychological Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCounterfactual conditionalCounterfactual thinkingWrongdoingFlexibility (engineering)PsychologyEpistemologyExploitMoral reasoningContent (measure theory)LicenseFocus (optics)Moral disengagementSocial psychologyPhilosophyEconomicsComputer scienceLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People selectively enforce their moral principles, excusing wrongdoing when it suits them. We identify an underappreciated source of this moral inconsistency: the ability to imagine counterfactuals, or alternatives to reality. Counterfactual thinking offers three sources of flexibility that people exploit to justify preferred moral conclusions: People can (a) generate counterfactuals with different content (e.g., consider how things could have been better or worse), (b) think about this content using different comparison processes (i.e., focus on how it is similar to or different than reality), and (c) give the result of these processes different weights (i.e., allow counterfactuals more or less influence on moral judgments). These sources of flexibility help people license unethical behavior and can fuel political conflict. Motivated reasoning may be less constrained by facts than previously assumed; people’s capacity to condemn and condone whom they wish may be limited only by their imaginations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,012
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,191
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent Directions in Psychological ScienceMême sujetPsychology of Moral and Emotional JudgmentTravaux en français237 207