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Enregistrement W2341443415 · doi:10.1515/mopp-2015-0017

Luck, Love, and Extreme Skiing: Distributive Injustice without Unfairness

2015· article· en· W2341443415 sur OpenAlexaff
Kerah Gordon‐Solmon

Notice bibliographique

RevueMoral Philosophy and Politics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Philosophy and Ethics
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLuckMandateInjusticeLaw and economicsDistributive justiceNormativeEgalitarianismPositive economicsArgument (complex analysis)Distributive propertyEconomic JusticePolitical scienceEpistemologyLawSociologyEconomicsPhilosophyPoliticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the classic article, “On the Currency of Egalitarian Justice,” G.A. Cohen states that “a large part of the fundamental egalitarian aim is to extinguish the effects of brute luck on distribution.” This canonical formulation pinpoints what is distinctive of the luck-egalitarian mandate. But it also indicates that that mandate, so stated, is incomplete. The primary task of the paper is to extend what is explicit within that mandate, and in doing so, to bring it closer to completion. To that end, I defend – in the spirit of Cohen, and by arguments he pioneered – a new, expanded conception of luck-egalitarian compensation. I propose, accordingly, an amendment, seemingly friendly, to Cohen’s statement. But, in fact, my proposed amendment, and its rationale, reveal a major lacuna in the normative underpinnings of Cohen-style egalitarianism. I thereby show that, contrary to what is widely assumed, important foundational work remains to be done for the luck-egalitarian project.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,797
Score d'incertitude au seuil0,932

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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