Notice bibliographique
Résumé
There is little consensus concerning the truth or reference conditions for evaluative terms such as “good” and “bad.” In his paper “Good and Evil,” Geach (1956) proposed that we distinguish between attributive and predicative uses of “good.” Foot (2001), Thomson (2008), Kraut (2011), and others have put this distinction to use when discussing basic questions of value theory. In §§1-2, I outline Geach’s proposal and argue that attributive evaluation depends on a prior grasp of the kind of thing that is evaluated, which is another way of saying a prior grasp of a thing’s nature. In §§3-4, I discuss the evaluation of artifacts, which provide the clearest examples of attributive evaluation. This allows me to address a series of problems apparently facing the idea of attributive goodness. In §5, I consider the neo-Aristotelian idea that we can extend attributive accounts of goodness to human lives, and I pay attention to Foot’s account of natural goodness. This leads me to consider the goodness of human life as a whole in §6. At this point. I depart from Geach’s approach and argue that questions of attributive goodness finally give rise to questions of predicative or absolute goodness.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,047 |
| Communication savante | 0,009 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».