Notice bibliographique
Résumé
The discovery that people far away are in bad shape seems to generate a sense of guilt on the part of many articulate people in our (wealthy) part of the world, even though they are no off now that we've heard about them than they had been before. I will take it as given that we are certainly responsible for evils we inflict on others, no matter where, and that we owe those people compensation. Not all similarly agree that it is not in general our duty to make other people better off, and therefore not in general our fault when people are not better off than they happen to be, even if perhaps we could have made them so by efforts of our own. Nevertheless, I have seen no plausible argument that we owe something, as a matter of general duty, to those to whom we have done nothing wrong. Still, morally commendable motives of humanity and sympathy support beneficence, and if we wish to call those there is something to be said for that, too. I shall, in fact, try to say it later in this essay. A further clarificatory point is in order: I also take it that if we did have any such duties, they would not be, as such, to people who are merely worse off than Americans don't owe anything to Canadians or Englishmen, even though Americans have a higher real income. Our subject, I presume, is people who are, by some reasonable criterion, badly off, and not merely off than we. It is not clear how we would identify this reasonable criterion, but I will assume that there are plausible answers; a duty to needy people, if we had one, would be to try to get them up to that relevant standard, rather than to a condition of equality with ourselves. I will say no more about egalitarianism here.1
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,022 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,013 |
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 ».