JUSTICE, IMPARTIALITY, AND EQUALITY IN THE ALLOCATION OF SCARCE VACCINES: A REPLY TO SAUNDERS
Notice bibliographique
Résumé
This paper is a reply to Saunders’s criticism of my previously published nonconsequentialist policy proposal regarding the use of a lottery for the distribution of scarce vaccine by the state in the face of an influenza pandemic. I argued there that, on the grounds of justice, the state should distribute some of the scarce vaccine it might hold to some of its healthcare employees and the rest to citizens randomly and equally on the principle of a lottery. Central to Saunders’s criticism is the claim that I mistakenly failed to take into account morally relevant differences in need and productive capacity between potential recipients of the vaccine. Central to my response here is that whether or not need and productive capacity are morally relevant factors depends on who or what is distributing the vaccine, to whom they are distributing it, and why they are doing so. For instance, discrimination between people in the distribution of publicly owned vaccine that is distributed as a prophylactic on the basis of their age is unjust whether or not it might be morally justifiable on other grounds.
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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 | 0,038 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,056 |
| Communication savante | 0,010 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,063 | 0,071 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».