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Enregistrement W155548036 · doi:10.7202/1044462ar

An Epistemic Argument in Support of Liberal Neutrality

2018· article· en· W155548036 sur OpenAlexvenueno aff
Mariano Garreta Leclercq

Notice bibliographique

RevueLes ateliers de l éthique · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEpistemology, Ethics, and Metaphysics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMistakeArgument (complex analysis)NeutralityAction (physics)EpistemologyContext (archaeology)HarmLaw and economicsSeriousnessSet (abstract data type)VaguenessPositive economicsPolitical scienceSociologyPhilosophyLawEconomicsComputer scienceFuzzy logic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

My aim in the present paper is to develop a new kind of argument in support of the ideal of liberal neutrality. This argument combines some basic moral principles with a thesis about the relationship between the correct standards of justification for a belief/action and certain contextual factors. The idea is that the level of importance of what is at stake in a specific context of action determines how demanding the correct standards to justify an action based on a specific set of beliefs ought to be. In certain exceptional contexts –where the seriousness of harm in case of mistake and the level of an agent’s responsibility for the outcome of his action are specially high– a very small probability of making a mistake should be recognized as a good reason to avoid to act based on beliefs that we nonetheless affirm with a high degree of confidence and that actually justify our action in other contexts. The further steps of the argument consist in probing 1) that the fundamental state’s policies are such a case of exceptional context, 2) that perfectionist policies are the type of actions we should avoid, and 3) that policies that satisfy neutral standards of justification are not affected by the reasons which lead to reject perfectionist policies.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,024
Communication savante0,0060,010
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0080,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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