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Enregistrement W4412901419 · doi:10.3390/bs15081025

Moralizing Consent: Three Field Studies Testing a Student-Led Intervention at University Parties

2025· article· en· W4412901419 sur OpenAlexfundno aff
Ana P. Gantman, Ajua Duker, Jordan G. Starck, Àlex Sánchez, Elizabeth Levy Paluck

Notice bibliographique

RevueBehavioral Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSexual Assault and Victimization Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHarvard Kennedy SchoolCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésPledgePsychologyInformed consentClubIntervention (counseling)Social psychologyPolitical sciencePublic relationsLawMedicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Moralization is the process by which preferences become moral values. We investigated a practice that is changing its moral status on college campuses in the United States: affirmative consent to sexual activity. We tested whether messages given to students just before they entered a party impacted their thinking about consent in moral terms-i.e., as a clear issue, with broad consensus, and an imperative to action. At two social clubs on a college campus in 2017, we randomly assigned moralistic vs. informational messages about consent, delivered at the party's door. At the club that had pre-existing messaging about consent, the moralistic (vs. informational) message increased students' thinking about consent in moral terms. By contrast, in the club without prior consent messaging, the informational (vs. moralistic) pledge increased students' thinking about consent in moral terms. We then investigated and found weak evidence for a small reduction in administrative-level student conduct complaints compared to prior and subsequent years as a result of a one-night consent message treatment unique to each of the 12 clubs hosting a party. Theoretically, our findings make progress toward understanding processes of moralization. Pragmatically, they suggest the importance of locally tailored messages that reflect and shape the values of social groups.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,295
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,190 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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