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Enregistrement W2991489121 · doi:10.7202/1058148ar

Actions et omissions, effets voulus et effets latéraux : le conséquentialisme contre la morale intuitive

2019· article· fr· W2991489121 sur OpenAlexvenueno aff
Bernard Baertschi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Bioethics · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineNeuroscience
ThématiqueFree Will and Agency
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intuitivement, nous jugeons que notre responsabilité concerne davantage ce que nous faisons que ce que nous omettons de faire, et qu’elle s’étend plus aux effets voulus qu’aux effets simplement prévus de nos actes. Ces intuitions ont été thématisées dans notre tradition par deux principes, celui de la distinction de l’action et de l’omission (PDAO) et celui des actions à double effet (PADE). Jonathan Glover reconnaît l’importance de ces principes, mais considère que, en définitive, il n’est pas judicieux de les conserver et qu’il vaut mieux s’en tenir à la doctrine conséquentialiste que notre responsabilité s’étend également à toutes les conséquences de nos actes et de nos omissions. Après avoir examiné les objections de Glover contre ces deux principes, je présente les recherches de Joshua Greene sur la neuropsychologie du jugement moral. Elles s’appuient sur nos réactions à certains dilemmes moraux, particulièrement à celui du wagon fou (trolley problem) et recourent à l’imagerie cérébrale. Ses conclusions vont dans le même sens que les arguments plus conceptuels de Glover. Toutefois, ces deux auteurs partagent une conception philosophique commune, le conséquentialisme. C’est pourquoi j’examine dans une dernière partie certaines objections que rencontre cette conception morale, ce qui m’amène, avec l’aide d’autres études de neuropsychologie, à conclure qu’il est peu judicieux de mettre de côté les intentions de l’agent.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,852
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,267 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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'admission1
Résumé présentoui

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