IS DANIEL A MONSTER? REFLECTIONS ON DANIEL A. BELL AND WANG PEI’S “SUBORDINATION WITHOUT CRUELTY” THESIS
Notice bibliographique
Résumé
Daniel Bell and Wang Pei’s recent monograph, Just Hierarchy, seeks to defend hierarchical relationships against more egalitarian alternatives. This paper addresses their argument, offered in one chapter of the book, in favour of a hierarchical relationship between human and nonhuman animals. This relationship, Bell and Pei argue, should conform to what they call “subordination without cruelty:” it is permissible to subordinate and exploit animals for human ends, provided that we do not treat them cruelly. We focus on three aspects of their view: their argument for a hierarchical view; their understanding of cruelty; and their account of the heightened duties they claim we owe to nonhuman animals who are intelligent, domesticated, and/or “cute.” We argue that the reasons that Bell and Pei offer fail to support their conclusions, and that, even if one accepts a hierarchical view, the conclusions that Bell and Pei draw about the permissibility of practices such as killing animals for food do not follow. We conclude by emphasizing philosophers’ responsibility to thoroughly test their arguments and to engage with existing debates, especially when the practices they seek to justify involve harms of great magnitude.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,029 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».