Pain versus suffering: a distinction currently without a difference
Notice bibliographique
Résumé
My paper challenges an influential distinction between pain and suffering put forward by physician-ethicist, Eric Cassell. I argue that Cassell's distinction is philosophically untenable because he contrasts suffering with an outdated theory of pain. In particular, Cassell focuses on one type of pain, the interpretation of nociception induced by noxious stimuli such as heat or sharp objects; yet since the late 1970s, pain scientists have rendered both nociception and noxious stimuli unnecessary for pain. I argue that this discrepancy between Cassell's distinction and pain science produces three philosophical problems for his distinction: first, he frames his distinction too generally, concentrating on only one type of pain (interpreted nociception) to the neglect of others, such as neuropathy; second, it is possible that Cassell's understanding of pain may include suffering; and third, Cassell gives examples of pain and suffering manifesting independently of each other, but it is possible that these cases may instead exemplify differences between nociceptive and non-nociceptive types of pain. Due to these problems, I conclude that Cassell's distinction currently lacks a difference. I call for new efforts to articulate the differences, if any, between pain and suffering.
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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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,055 |
| Communication savante | 0,008 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».