University Ethics Courses and Student Self-Capacities: A Quantitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Moral identity is part of one's self-concept, and an internalized moral identity has been associated with ethical decision-making (Aquino & Reed, 2002; Gu & Neesham, 2014; Rua et al., 2017). Studies of decision-making biases show that people will make biased decisions to maintain congruence with their self-concept (Higgs et al., 2020; Watts et al., 2020). Self-capacities are an individual’s ability to relate to others while regulating intense negative affect and maintaining a solid sense of self through these relationships and changing emotions (Briere, 1992, 1996). Based on literature suggesting connections between moral identity, ethical decision-making, and self-capacities, in this study I used an online survey data collection method and a series of MANOVAs to examine the potential effect of ethics education on moral identity, decision-making biases, and disrupted self-capacities. The final sample consisted of 158 graduate and undergraduate University of Calgary students from a range of disciplines, 47 of whom had previously studied ethics and 111 who had not. Although none of the MANOVAs yielded significant results, I found that students who had studied ethics showed significantly lower scores on one of the scales of the instrument used to measure self-capacities, Susceptibility to Influence. Additionally, post hoc exploration of Pearson correlations among the instrument scales indicated several significant relationships between the disrupted self-capacities scales and decision-making bias scales for students who had studied ethics. Possible implications for counselling and ethics education are discussed. Keywords: Self-capacities, moral identity, decision-making biases, ethics education
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».