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Enregistrement W4323521515 · doi:10.7202/1097021ar

QUELLE PRO-ATTITUDE POUR LE SUBJECTIVISME À PROPOS DU BIEN-ÊTRE ?

2023· article· fr· W4323521515 sur OpenAlexvenueno aff
Stéphane D. Lemaire

Notice bibliographique

RevueLes ateliers de l éthique · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiquePhilosophical Ethics and Theory
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selon le subjectivisme à propos du bien-être, un événement contribue au bien-être d’un individu dans la mesure où cet individu a ou aurait une certaine pro-attitude à l’égard de cet événement dans des circonstances à préciser. Une telle approche doit donc spécifier un certain nombre d’éléments de cette définition, par exemple les circonstances pertinentes. Dans cet article, je me concentre sur la pro-attitude pertinente. Afin d’organiser la discussion, je soutiens que cette pro-attitude doit satisfaire trois desiderata. Elle doit permettre de formuler une conception du bien-être qui serait extensionnellement adéquate moyennant une détermination satisfaisante des circonstances pertinentes. Elle doit offrir une conception du bien-être qui ne varie pas, peu importe que l’on considère des êtres humains à la naissance, jeunes ou adultes. Elle doit enfin exister effectivement. Ces desiderata posés, je montre qu’un subjectivisme faisant appel au désir, à une pro-attitude cognitive ou plus complexe, éventuellement comprise en termes de désirs, ne peut satisfaire à la fois le critère d’adéquation extensionnelle et le critère d’invariabilité. En réponse à cette difficulté, je suggère que le subjectivisme devrait adopter une pro-attitude de valorisation. Une telle pro-attitude a été introduite par différents auteurs, mais j’en propose une interprétation plus simple et je soutiens qu’elle est la seule à satisfaire les trois desiderata initialement présentés.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,026
Communication savante0,0110,013
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2023
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