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Enregistrement W7133018114

When the Mighty Fall: Moral Outrage Toward Powerful Perpetrators

2023· dissertation· W7133018114 sur OpenAlexafffund
Rachel Chubak Forbes

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésOutrageHarmPower (physics)PerceptionMoral disengagementMoralityProsocial behaviorSuspectAffect (linguistics)Social power
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Past work demonstrates that powerful individuals are more inclined to act unethically (e.g., Gruenfeld et al., 2008). As a result, people are routinely confronted with powerful transgressors. Power is a potent force in perception (e.g., Keltner et al., 2008) and, therefore, I investigate how a perpetrator’s power will impact people’s moral outrage towards bad behavior. Powerful transgressors, due to their control over valued resources and social influence, can cause greater harm to victims and are more likely to encourage unethical group norms, compared to less powerful transgressors. Therefore, across six studies, I hypothesized that powerful perpetrators would elicit greater moral outrage than less powerful perpetrators. Participants reported greater moral outrage toward powerful transgressors who acted unethically in hypothetical scenarios (pre-registered Study 1 and Study 2), real stakes economic games (Study 3), live interactions in a laboratory (Study 4), and recalled events (Study 5). This robust effect held in contexts when the perpetrator’s power was not directly relevant, regardless of the victim’s power, and generalized across a variety of unethical acts. It was mediated by perceptions that powerful transgressors inflicted greater harm to victims and encouraged unethical group norms (Studies 2 and 3). However, this effect was moderated by important individual differences and contextual variables. Specifically, this effect was eliminated or reversed for participants who heavily endorse system-justifying ideologies (Study 5) and towards admired leaders within one’s own group (Study 6). My findings highlight the importance of social features like power in influencing moral judgment, suggesting that moral perception does not occur in a social vacuum.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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