Rehashing the moral-conventional distinction: perceived harm marks the border
Notice bibliographique
Résumé
Turiel and colleagues divided norms into two kinds: Moral norms and conventional norms. Moral norms are universal, concerned with welfare, justice, fairness, equality and/or rights, and rule/authority independent. Conventional norms are local, rule/authority dependent, and concerned with maintaining social coordination, preserving tradition, and avoiding punishment. This account has been challenged, and the existence of a crisp distinction remains debatable. In this paper, I defend a version of the moral/conventional distinction on the basis that people generally judge norms concerned with welfare violations as moral, and that they distinguish between the morality of the action and that of the agent. I argue that we can make sense of the mixed data because people differ in how they perceive harm. Harm perception, rather than “objective” harm, is the relevant variable in knowing how people judge norms. To illustrate this, I explore why people perceive norms differently and how the moral/conventional distinction is reflected not only between cultures, but within them too. This should prompt us to reimagine the moral/conventional distinction to account for this diversity in perceptions. Doing away with the distinction risks misrepresenting both inter- and intra-cultural diversity in perceptions of harm.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».