Who Is Your Biggest Critic? Cultural Variation in Moral Judgments of the Self and Others
Notice bibliographique
Résumé
People are motivated to punish others who commit immoral actions when they believe the person willingly committed such an act. Compared with European American individuals, East Asian individuals are more punitive of wrongdoings, yet are less likely to attribute actions to the person. Here, we drew on research in cultural psychology to test the prediction that Chinese individuals are more punitive in part because they are more self-critical than European American individuals. This prediction would imply that cultural differences in punishment are most pronounced in judgments of oneself (vs. others) and largely driven by a difference in self-enhancement motives. To test this prediction, we conducted two studies, where 1,563 participants imagined immoral (vs. moral) actions performed by themselves or others. We then measured self-enhancement (how much participants perceived the immoral act impacts self-esteem) and attributions (how much participants perceived the immoral act is due to the person). As predicted, Chinese individuals punished immoral behavior more than European American individuals, which was explained by Chinese individuals being less self-enhancing, as indicated by a greater perception that immoral actions will negatively impact their self-esteem. Dispositional attributions predicted punishment regardless of culture. This work highlights how cultural differences in self-enhancement are key to understanding moral judgments and their cultural variation.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».