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Enregistrement W2468987550 · doi:10.1080/17449626.2016.1193553

Introduction to the symposium on<i>The Most Good You Can Do</i>

2016· article· en· W2468987550 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Ethics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Organizational Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaw and economicsSociologyPolitical scienceEnvironmental ethicsEngineering ethicsPhilosophyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our world is awash in preventable and undeserved misery.The World Bank Group (Cruz et al. 2015) estimates that currently about 9.6% of the global population or 702 million people live in extreme poverty or on less than US $1.90 per day.The extremely poor are unable to meet their most basic needs for nutrition, medical care, and shelter.As a result, they suffer and/or die from preventable illness and disease and malnutrition.Sub-Saharan Africa is particularly hard hit: it is estimated that about 35% of its population is extremely poor (Cruz et al. 2015).Unsurprisingly, this region has the highest under-five mortality rate on the planet.The extremely poor are not the only ones living wretched lives.Each year vast numbers of non-human animals suffer and are killed in order to produce inexpensive, palatable foodstuffs.Billions of broiler chickens, for instance, are kept in cramped, polluted conditions, unable to engage in species-specific behavior, causing them to suffer from disease and to experience debilitating stress.The fact that they are bred to gain weight quickly only adds to their misery; their bone structure is often unable to support their bulk, leading to disability and deformity.At the end of their short lives, such chickens are deprived of food, captured, shipped in horrid conditions to slaughterhouses, and then killed (often painfully and brutally).The misery produced by extreme poverty and by our treatment of non-human animals calls for some kind of practical response.Much of this suffering and premature death is, after all, preventable, often easily so.There are, however, deep divisions over how best to respond in practice.One response to extreme poverty involves advocating for donations (or provisions of labor) to philanthropic organizations dedicated to preventing premature death and/or to preventing or alleviating suffering due to it.In the case of non-human animals, one response is to avoid consuming them and the products derived from them, especially those produced in factory farms, where conditions are inordinately despicable, and to donate (or labor for) charities aiming to improve the plight of non-human animals.This raises a number of moral questions.Should one respond in this way?How much should one contribute to philanthropic organizations, if in fact one should do so?How should one give?Through which conduits should one direct one's contributions?Peter Singer has devoted his career in part to dealing with these questions.His work (1972, 1993) on what the global wealthy ought to do in response to extreme poverty

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.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,932
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,224 · 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