MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3206856472 · doi:10.1007/s10551-021-04948-4

Markets Within the Limit of Feasibility

2021· article· en· W3206856472 sur OpenAlexaff
Kenneth Silver

Notice bibliographique

RevueJournal of Business Ethics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFree Will and Agency
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesTrinity College DublinIrish Research eLibrary
Mots-clésLeverage (statistics)EconomicsConstraint (computer-aided design)PoliticsBusiness ethicsRelevance (law)Law and economicsFree marketLimit (mathematics)Neoclassical economicsMicroeconomicsPositive economicsLawPolitical scienceComputer scienceManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The ‘limits of markets’ debate broadly concerns the question of when it is (im)permissible to have a market in some good. Markets can be of tremendous benefit to society, but many have felt that certain goods should not be for sale (e.g., sex, kidneys, bombs). Their sale is argued to be corrupting, exploitative, or to express a form of disrespect. In Markets without Limits , Jason Brennan and Peter Jaworski have recently argued to the contrary: For any good, as long as it is permissible to give it for free, then it is permissible to give it for money. Their thesis has led to a number of engaging objections, and I leverage recent work on the nature of feasibility within political philosophy to offer a new challenge. I argue that feasibility offers a constraint on which markets can be permissibly implemented. Though it may be possible to create a morally acceptable version of an otherwise repugnant market, some of these markets may be infeasible, and so we are not permitted to implement them. After laying out this challenge, I consider several replies. They concern the relevance of feasibility, and whether any markets really are infeasible. This provides an opportunity to explore the dangers of pursuing the infeasible and with markets generally. I conclude by considering what might lead us to pursue these markets despite their infeasibility, or how knowledge of infeasibility may prove useful regardless.

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)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,316
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,193
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,132 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Business EthicsMême sujetFree Will and AgencyTravaux en français237 207