Taboos and Self-Censorship Among U.S. Psychology Professors
Notice bibliographique
Résumé
We identify points of conflict and consensus regarding (a) controversial empirical claims and (b) normative preferences for how controversial scholarship—and scholars—should be treated. In 2021, we conducted qualitative interviews ( n = 41) to generate a quantitative survey ( N = 470) of U.S. psychology professors’ beliefs and values. Professors strongly disagreed on the truth status of 10 candidate taboo conclusions: For each conclusion, some professors reported 100% certainty in its veracity and others 100% certainty in its falsehood. Professors more confident in the truth of the taboo conclusions reported more self-censorship, a pattern that could bias perceived scientific consensus regarding the inaccuracy of controversial conclusions. Almost all professors worried about social sanctions if they were to express their own empirical beliefs. Tenured professors reported as much self-censorship and as much fear of consequences as untenured professors, including fear of getting fired. Most professors opposed suppressing scholarship and punishing peers on the basis of moral concerns about research conclusions and reported contempt for peers who petition to retract papers on moral grounds. Younger, more left-leaning, and female faculty were generally more opposed to controversial scholarship. These results do not resolve empirical or normative disagreements among psychology professors, but they may provide an empirical context for their discussion.
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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 | 0,030 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».