Notice bibliographique
Résumé
Comment chercher à situer, dans l'expérience humaine, les termes ou les concepts moraux ? Autrement dit, où, dans l'expérience, la morale devient-elle saillante pour nous ? C'est par le biais d'une généalogie naturaliste qu'il nous faut envisager la problématique, dans la mesure où nous ne possédons pas un sens moral irréductible par lequel des propriétés morales irréductibles nous seraient connues. Je soutiens que si des sujets intentionnels n'ont nul besoin de disposer de concepts normatifs, il en sera autrement pour des créatures discursives. Ces dernières, afin de raisonner ensemble, devront avoir accès aux concepts normatifs inférentiels et c'est par deux voies distinctes qu'elles seront amenées à prendre note des considérations morales. La première engage les individus qui privilégient le discours, comme forme d'interaction ; la seconde, ceux qui étendent cette pratique discursive au domaine du sentiment. Le privilège accordé au discours et l'exercice discursif du sentiment constituent les deux sources distinctes d'une conceptualisation morale, évoquées dans le titre de cet article. Dans une brève conclusion, il est suggéré que les différents concepts qu'elles fournissent représentent des candidats attractifs rivaux pour la construction de la théorie morale.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,021 |
| Communication savante | 0,015 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».