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Enregistrement W2483301427 · doi:10.1017/s0953820815000369

Value and Preference Relations: Are They Symmetric?

2015· article· en· W2483301427 sur OpenAlexaff
Mauro Rossi

Notice bibliographique

RevueUtilitas · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePhilosophical Ethics and Theory
Établissements canadiensUniversité du QuébecUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreferenceValue (mathematics)DilemmaRelation (database)Preference relationSymmetry (geometry)Mathematical economicsRevealed preferencePositive economicsEpistemologyMathematicsEconometricsEconomicsPhilosophyComputer scienceStatisticsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to Wlodek Rabinowicz's fitting-attitude analysis of comparative value, it is possible to analyse both standard and non-standard value relations in terms of the standard preference relations and two levels of normativity. In a recent article, however, Johan Gustafsson has argued that Rabinowicz's analysis violates a principle of value–preference symmetry, according to which for any value relation, there is a corresponding preference relation. Gustafsson has proposed an alternative analysis which respects this principle and which allegedly accounts for the idea that originally motivated Rabinowicz's analysis, namely, that in some cases different preference relations between a pair of items are equally permissible. The goal of my article is to show that the arguments offered by Gustafsson in favour of his account do not succeed. In particular, I argue that Gustafsson faces a dilemma: either he abandons the principle of value–preference symmetry or he cannot make conceptual room for multiple permissible preferences.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,082 · 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

Citations0
Publié2015
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