The rationalizing animal: moral disengagement and ethical decision making
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Research in behavioral ethics has focused on factors allowing individuals to act unethically without feeling distress. Moral disengagement refers to the process by which we persuade ourselves that ethical standards do not apply in a particular situation. It consists of eight interrelated self-serving biases. This paper aims to examine the implications of moral disengagement for ethical decision-making in organizational contexts. Design/methodology/approach Two experimental studies evaluated whether the influence of moral disengagement is amenable to change. In Study 1 (N = 55), a direct approach was used, in which individuals were trained to recognize moral disengagement openings in everyday ethical scenarios. Study 2 (N = 501) explored an indirect, low-pressure approach that primed an individualist or collectivist mindset. Study 3 (N = 462) involved a survey to test a theoretical framework examining the influence of situational factors and individual differences on ethical decision-making. Findings In Study 1, despite practicing identifying moral disengagement “windows” in real-life scenarios, self-assessed vulnerability to moral disengagement remained unaffected. In Study 2, inducing an individualist mindset fostered a greater reduction in moral disengagement than a collectivist mindset (particularly amongst female participants), but the change in moral disengagement was insignificant. The results of Study 3 highlight the potential to foster ethical culture change in organizations by focusing on the environmental factors that shape our behavior in different contexts. Practical implications Interventions to mitigate self-serving biases that impede accurate evaluations of our actions in an organizational context are considered. Originality/value We are not the rational animals that we would like to think we are. The human brain appears to be prewired for self-justification and for reducing dissonance. Moreover, changing our beliefs about our behavior is difficult, and changing those beliefs for the worse may be impossible. However, by fostering a culture of consideration and respect, organizations can improve the ethicality of decision-making.
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 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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».