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Enregistrement W4323521532 · doi:10.7202/1097019ar

THE HEDONIST’S EMOTIONS

2023· article· en· W4323521532 sur OpenAlexvenueno aff
Julien Deonna, Fabrice Teroni

Notice bibliographique

RevueLes ateliers de l éthique · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotions and Moral Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHedonismPleasureHappinessIntuitionVariety (cybernetics)EudaimoniaValue (mathematics)PsychologyEpistemologyConstraint (computer-aided design)Affect (linguistics)Social psychologyAestheticsPhilosophyComputer scienceCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the compelling hedonistic intuition that emotions affect happiness because they are states of pleasure and displeasure. The discussion focusses on two constraints on a plausible version of hedonism and explains which accounts of the emotions satisfy these constraints. Section 1 revolves around the nonalienation constraint: the constituents of a subject’s happiness must engage him or her. We argue that the intuition that emotions have prudential value presupposes that emotions are forms of engagement, a condition that only some accounts of the emotions satisfy. Section 2 centres around the unity constraint: if we acknowledge a great variety of (dis)pleasures, we still need to understand what makes all of them (dis)pleasures. Conceiving of the emotions as forms of engagement, we contend, allows us to resolve the difficulties concerning the variety and unity of (dis)pleasures that weigh on traditional hedonism. In section 3, we defend the form of affective hedonism that has emerged. We argue that the approach can be extended from emotions to other affective states and that the central role we give to action tendencies in our conception of affectivity does not call into question the idea that emotions contribute to happiness because of their hedonic value.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,008
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,300 · 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'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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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