Beyond 'Passion Versus Reason': Identifying Person and Feature Attributes that Predict Deontological and Consequentialist Moral Judgment
Notice bibliographique
Résumé
The Central Tension Principle asserts that characteristically deontological judgments are preferentially supported by automatic emotional responses, whereas characteristically consequentialist judgments are supported by conscious reasoning and cognitive control. Although a large body of research supports this claim, there are reasons to be skeptical. In Chapter 1 I will outline several criticisms of the Central Tension Principle and propose an alternate framework. In Chapter 2 I will demonstrate that consequentialist moral judgments vary as a function of attachment insecurity, a need to belong, discomfort caring for others, empathy for the group (or individual), and the desires of the people involved in the situation. These data support the idea that to understand moral judgment, one must move beyond the emotion vs. reason dichotomy and take into account other features of the situation. In addition, it highlights an emotional route to consequentialist judgment. In Chapter 3 I will demonstrate that deontological and consequentialist responders use equal amounts of emotional language overall when justifying a moral judgment, but deontological responders use more anger language and consequentialist responders use more sadness language. In Chapter 4 I will demonstrate that another feature that influences moral judgment is the amount of effort the protagonist exerts to arrive at a moral conclusion. I will provide evidence that when the actor exerts little effort, participants judge a deontological actor to be morally superior to a consequentialist actor, but at high effort, this difference is eliminated or attenuated. This effect is mediated by changes in the perceived moral character of the actor. Taken together, the accumulated data suggest ways in which the field may move beyond â emotion vs. reasonâ by highlighting the importance of features of the actor, features of the victims, and features of the beneficiaries.
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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 | 0,004 | 0,033 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».