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Enregistrement W2078117039 · doi:10.1111/j.0264-3758.2004.00263.x

Capacities, Context and the Moral Status of Animals

2004· article· en· W2078117039 sur OpenAlexaff
Sherri Irvin

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Philosophy · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntuitionIntellectEpistemologySocial psychologyContext (archaeology)PsychologySociologyEnvironmental ethicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to a widely shared intuition, normal adult humans require greater moral concern than normal, adult animals in at least some circumstances. Even the most steadfast defenders of animals' moral status attempt to accommodate this intuition, often by holding that humans' higher-level capacities (intellect, linguistic ability, and so on) give rise to a greater number of interests, and thus the likelihood of greater satisfaction, thereby making their lives more valuable. However, the moves from capacities to interests, and from interests to the likelihood of satisfaction, have up to now gone unexamined and undefended. I argue that context plays a morally significant role both in the formation of an individual's capacities, and in the determination of the individual's interests and potential for satisfaction based on those capacities. Claims about an individual's capacities and interests are typically presented as unconditional; but on closer examination, they are revealed to be contingent on tacit assumptions about context. Until we develop an understanding of how to account for the role of context within our moral theories, attempts to defend special moral concern for human beings based on their superior capacities are less firmly grounded than is commonly thought.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,018
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,171 · 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
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

Citations5
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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