Rehabilitating L.W. Sumner's 'Happiness Theory of Welfare' – Part 1: Sumner's welfare theoretic system
Notice bibliographique
Résumé
In philosophy, theories of welfare's nature abound. One of these is Canadian moral philosopher L.W. Sumner's (subjective) 'happiness theory of welfare', which he argues in his 1996 book 'Welfare, Happiness, and Ethics' (or 'WHE' for short) is best available … about the nature of (WHE, 184). Since its publication, Sumner's theory of welfare has attracted a range of criticisms, such that it is now widely (though I would argue wrongly) regarded as falling well short of being best available. This paper contends that criticisms of Sumner’s ‘happiness theory of welfare’ misinterpret or misunderstand the welfare theoretic system presented in WHE (explicated here in terms of that system’s implicit as well as explicit details). The totality of the implicit and explicit details of Sumner’s welfare theoretic system is ‘what Sumner’s really saying in WHE’ about welfare’s nature, which is more detailed and ‘determined’ than is currently appreciated in the philosophical literature. This paper lays the groundwork for a reappraisal (in a follow-up paper) of Sumner’s ‘happiness theory of welfare’ as a viable candidate for “the best available theory” of welfare’s nature.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,019 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».