Notice bibliographique
Résumé
This article traces John Rawls’s debt to Frank Knight’s critique of the ‘just deserts’ rationale for laissez-faire in order to defend justice as fairness against some prominent contemporary criticisms, but also to argue that desert can find a place within a Rawlsian theory of justice when desert is grounded in reciprocity. The first lesson Rawls took from Knight was that inheritance of talent and wealth are on a moral par. Knight highlighted the inconsistency of objecting to the inheritance of wealth while taking for granted the legitimacy of unequal reward based on differential productive capacity. Rawls agreed that there was an inconsistency, but claimed that it should be resolved by rejecting both kinds of inequality, except to the extent they benefitted the worst off. The second lesson Rawls learned from Knight was that the size of one’s marginal product depends on supply and demand, which depend on institutional decisions that cannot themselves be made on the basis of the principle of rewarding marginal productivity. The article claims that this argument about background justice overstates its conclusion, because the dependence of contribution on institutional setup is not total. Proposals for an unconditional basic income may therefore have a strike against them, as far as a reciprocity-based conception of desert is concerned. If we follow Knight’s analysis of the competitive system, however, so too does the alternative of leaving determination of income up to the market.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».