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Enregistrement W4224307730 · doi:10.1093/oxfordhb/9780198871712.013.22

Animal Moral Psychologies

2022· book-chapter· en· W4224307730 sur OpenAlexaff
Susana Monsó, Kristin Andrews

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoralityAutonomyMoral disengagementSocial cognitive theory of moralityNormativeFoundation (evidence)Agency (philosophy)Moral agencyEpistemologyMoral reasoningMoral developmentMoral psychologyEmpathyAction (physics)Environmental ethicsSociologySocial psychologyPsychologyPolitical scienceLawPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Observations of animals engaging in apparently moral behaviour have prompted the question of whether morality is shared between humans and other animals, with little agreement on the answer. Some philosophers explicitly argue that morality is unique to humans, because moral agency requires capacities that are only demonstrated in our species. Other philosophers argue that some animals can participate in morality because they possess these capacities in a rudimentary form, or because the touted capacities are not necessary for moral participation. Empirical research programs on possible moral capacities such as fairness and empathy have seen scientists joining in these debates. We argue that the current debate suffers because discussions often fail to provide both a proper philosophical foundation about the nature of moral practices and a solid empirical ground for claims about what animals can and cannot do. In this chapter we focus on the second of these issues, and defend the claim that animals have three sets of capacities that, on some views, are taken as necessary or foundational for moral judgment and action. These are capacities of care, capacities of autonomy, and normative capacities. Care, we argue, is widely found among social animals. Autonomy and normativity are more recent topics of empirical investigation, so while there is less evidence of these capacities at this point in our developing scientific knowledge, the current data is strongly suggestive.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,832
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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