Revisiting the Moral Forecasting Error
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Predictions about the future are often inaccurate, but the direction of prediction errors may vary. Contrary to research on the intention-behavior gap, where people fail to live up to their future ambitions, a study on “moral forecasting” found that people behaved more honestly than they predicted. Since this interesting prediction error has only been identified in a few studies and its direction may seem surprising, psychological science could benefit from a high-powered replication. In Experiment 1, we will conduct a close replication using the original cheating task and a general population sample from the same country as the original study (Canada). By extension, we will also include the “mind-game paradigm” as an established deception-free cheating task to assess task generalizability. If the primary hypothesis is supported, then we propose a second extension in Experiment 2, by examining whether a cognitive debiasing intervention can reduce the moral forecasting error in a general population sample from the US. As a final extension we will also examine the social dimension of lay beliefs, by assessing whether moral forecasts for other people exhibit the same prediction error as moral forecasts for oneself. In the current experiments, the planned sample size will provide 90% power to detect ¼ of the observed effect size from the original study.
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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 | 0,014 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,785 | 0,991 |
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 découle