Notice bibliographique
Résumé
Every great philosopher has important things to say about moral philosophy. Chomsky is no exception. Chomsky’s remarks on this topic, however, are not systematic. Instead, they consist mainly of brief and occasional asides. Although often provocative, they tend to come across as digressions from his central focus on linguistics and related disciplines, such as epistemology, philosophy of language, and philosophy of mind. Perhaps as a result, moral philosophers have paid relatively little attention to Chomsky over the past sixty years.This neglect is unfortunate. Chomsky’s insights into the nature and origin of human morality are fundamental and penetrating. They address deep philosophical problems that have shaped the aims of moral philosophy for centuries. They also reinforce many of the lessons Chomsky has taught about the nature and origins of human language. Elaborating upon these themes, this chapter begins by recounting two of Chomsky’s most extensive discussions of moral philosophy, each of which draws attention to the fact that, like linguistic knowledge, moral knowledge is an example of Plato’s problem: a complex mental competence characterized by a profound poverty of the stimulus. The chapter then places these remarks in a broader context by providing a brief discussion of mentalist, modular, and nativist theories of moral cognition from Plato to the present. Finally, the chapter responds to one prominent criticism of Chomsky’s naturalistic approach to moral philosophy, that of the late philosopher, Bernard Williams. I argue that Williams’ “Wittgensteinian” skepticism about moral rules is no more convincing than a similar skepticism about grammatical rules in the context of linguistic theory.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,022 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».