The Virtue in Vice: Moral Judgments of Prosocially Motivated Transgressions
Notice bibliographique
Résumé
While prosociality and morality often align, prosocial motives can drive transgressive behaviour, complicating the moral judgments of both the transgressor and the act. In this dissertation, I examined how observers evaluate prosocially motivated transgressors and transgressions. I began by identifying the prevalence of prosocially motivated transgressions (Study 1). Then I used tightly controlled hypothetical transgressions (Study 2) and ecologically valid criminal court cases (Study 3) to investigate the impact of a transgressor’s prosocial motives on observers’ moral evaluations and identify under what conditions these motives had a stronger or weaker impact (Studies 4-6). Generally, prosocially motivated transgressors evoked less harsh responses from observers, including lower conviction rates and marginally more lenient sentences, compared to transgressors motivated by concern for their own welfare, other social motives (i.e., coercion), or whose motives were not stated. This effect was moderated by the relationship between the transgressor and the person they were trying to help (a spouse versus a stranger) and the severity of the transgression (Study 4). Critically, greater leniency toward prosocially motivated transgressions rested upon two conditions—that the beneficiary’s need was high (Study 5) and that other ethical alternatives had been exhausted (Study 6). In the absence of either of these conditions, transgressions motivated by prosocial concerns were judged equally harshly as those motivated by self-interested concerns. However, when both conditions were present, transgressors with prosocial motives crossed the threshold to being evaluated as moral, though the act itself was still not permissible (Study 7). Together, these findings suggest that moral evaluations of prosocial transgressions are social, adaptive, and context sensitive.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».