Artificial persons and attributed actions: How to interpret action-sentences about states
Notice bibliographique
Résumé
Action-sentences about states, such as ‘North Korea conducted a nuclear test’, are ubiquitous in discourse about international relations. Although there has been a great deal of debate in International Relations about whether states are agents or actors, the question of how to interpret action-sentences about states has been treated as secondary or epiphenomenal. This article focuses on our practices of speaking and writing about the state rather than the ontology of the state. It uses Hobbes’ theory of attributed action to develop a typology of action-sentences and to analyse action-sentences about states. These sentences are not shorthand for action-sentences about individuals, as proponents of the metaphorical interpretation suggest. Nor do they describe the actions of singular agents, as proponents of the literal interpretation suggest. The central argument is that action-sentences about states are ‘attributive’, much like sentences about principals who act vicariously through agents: they identify the ‘owners’ of actions — the entities that are responsible for them — rather than the agents that perform the actions. Our practice of ascribing actions to states is not merely figurative, but nor does it presuppose that states are corporate agents.
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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 | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,024 |
| Communication savante | 0,008 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».