Dañar a los pobres: hacia una concepción realmente ecuménica de la justicia distributiva internacional
Notice bibliographique
Résumé
En este artículo comparo y evalúo críticamente las concepciones sobre la justicia global de Sreenivasan y Pogge. Mientras Sreenivasan sostiene que todas las teorías sobre la justicia global actualmente existentes concuerdan en que los países ricos deberían transferir al menos una porción de sus riquezas a los pobres, Pogge reclama que todas las teorías sobre la justicia global concuerdan en que los países ricos deberían dejar de dañar a los pobres en primer lugar. En este artículo, trataré de mostrar (i) que la propuesta de Sreenivasan, como es presentada en sus artículos, es lo suficientemente amplia como para ser aceptable para algunas teorías de justicia internacional distributiva, pero no para todas ellas; (ii) que la propuesta de Pogge es más amplia que la de Sreenivasan, en el sentido de que aspira a obtener sustento en todas las diversas concepciones de justicia internacional distributiva,pero depende de la afirmación de que los países desarrollados dañan actualmentea la pobreza global –una afirmación que intentaré defender–; y (iii) que la visión de Pogge y Sreenivasan son compatibles. De hecho, si Sreenivasan asumiera la afirmación central del argumento de Pogge en su propia propuesta, el alcance delas teorías desde las que él podría ganar sustento sería mucho más amplio.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».