Notice bibliographique
Résumé
Meta-ethical quietists hold that only ethically-relevant considerations may bear on which ethical views to accept. Since the metaphysics of moral properties, the semantics of moral terms, and so forth, are generally not ethically relevant, they generally do not bear on whether to accept any particular ethical view, whether to drop our ethical beliefs wholesale, and so on. The quietist, then, rejects “external” or “sideways-on” vindications of ethics and ethical objectivity. In recent years, David Enoch (2011) and Tristram McPherson (2011) have offered an objection to quietist objectivism that turns this insistence on abjuring “external” vindications against the theory. They imagine alternative, “counter-normative” standards that conflict with ours—a standard of what we have “schmeason” to do, for instance, rather than what we have reason to do. To vindicate ethical objectivity, one would have to show why the “reasons”-standard is somehow privileged over the “schmeasons” standard. Enoch and McPherson argue that quietism cannot step outside the discourse of “reasons” in the way that’d be required to show this. In this paper, I explain how the quietist ought to respond to the “counternormativity” challenge.
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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 | 0,018 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,055 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».