Imputability, answerability, and the epistemic condition on moral and legal culpability
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper has two main goals. The first is to defend a particular account of answerability according to which a person is (morally or criminally) answerable for their conduct if it is (morally or criminally) wrongful under the same description under which it is imputable to their agency. Negating defences in law aim to defeat criminal answerability by negating some element of the charged offence while their moral analogues aim to defeat moral answerability by defeating the aptness of the description under which an action is imputed. In contrast, affirmative defences and their moral analogues aim to defeat the move from answerability to liability to sanction by offering an exculpatory explanation for the wrongful conduct. The second goal of this paper is to argue that there are important differences between the way that ignorance functions in negating defences and their moral analogues and affirmative defences and their moral analogues. Specifically, when ignorance functions to defeat answerability, it need only be sincere, but it is typically limited to matters of fact, whereas both moral and non‐moral ignorance can excuse one from liability but only if non‐culpable.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,024 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».