Notice bibliographique
Résumé
Part A In this chapter, we introduce population principles and explore their properties. Because the principles that we consider are both welfarist and anonymous, each one can be defined by a single anonymous ordering of utility vectors (see Chapter 3). We follow standard practice and normalize utilities so that a utility level of zero represents neutrality. Most population principles have value functions that represent their social evaluation orderings. If a value function exists, utility vector u is at least as good as utility vector v if and only if the value associated with u is no less than the value associated with v . Our investigation uses same-number extensions of fixed-population axioms such as Pareto weak preference and continuity and additional axioms that apply to population principles alone. We prove, in Chapter 6, that there is no population principle that satisfies all our axioms. It is possible, however, to find ethically attractive population principles that satisfy some of them. We present and examine the critical-level generalized utilitarian class, the restricted critical-level generalized utilitarian class, the number-sensitive critical level generalized utilitarian class, the restricted number-sensitive critical-level generalized utilitarian class, the number-dampened generalized utilitarian class (Ng 1986), and the restricted number-dampened generalized utilitarian class (Hurka 2000). All these principles rank alternatives with the same population size using generalized utilitarianism. In addition, each class contains a subclass whose members rank same-number alternatives with utilitarianism. In addition to the above classes of principles, we consider variable-population extensions of maximin and leximin as well as classes of principles that have been suggested by Carlson (1998) and Sider (1991).
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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,004 |
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 ».