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Enregistrement W2931166311 · doi:10.32396/usurj.v5i1.353

Kant's Account of Our Moral Obligations Concerning Animals

2019· article· en· W2931166311 sur OpenAlexaffvenue
Zaid Mir

Notice bibliographique

RevueUSURJ University of Saskatchewan Undergraduate Research Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePhilosophical Ethics and Theory
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaw and economicsEnvironmental ethicsEpistemologyPsychologySocial psychologyPhilosophySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immanuel Kant holds that rational agency is a necessary condition to merit direct moral consideration;[1] therefore, he claims that we have no direct duties to animals. Nevertheless, he argues that we still ought to treat animals well, but only because we have duties to protect and develop our own moral character. Thus, what appear to be duties to animals themselves are, according to Kant, only indirect duties to them. However, the substantial challenge here is figuring out whether Kant’s indirect duties can provide a clear and adequate scope of our moral obligations concerning animals. In this paper, I argue that it cannot: if animals matter morally only in relation to our moral development, then our obligations regarding animals would be too vague and inadequate. To make my argument, I will examine some of Kant’s normative claims regarding how we should treat animals, and then demonstrate that what may appear morally enhancing can or may morally desensitize us. By demonstrating that the causes of moral desensitization are not categorical, I will show that it is insufficient to place our moral development as the only basis for our concern regarding animals. Furthermore, Kant’s indirect duties are a corollary of his metaethical commitments; therefore, by revealing problems that result from his indirect duties, I will infer that his metaethics need to be revised. My task in this paper is not to revise Kant’s ethics concerning animals, but to prove that it requires revision.

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)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,739

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,202 · 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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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