Notice bibliographique
Résumé
Some organisations make vaccination a condition of employment. This means prospective employees must demonstrate they have been vaccinated (eg, against measles) to be hired. But it also means organisations must decide whether existing employees should be expected to meet newly introduced vaccination conditions (eg, against COVID-19). Unlike prospective employees who will not be hired if they do not meet vaccination conditions, existing employees who fail to meet new vaccination conditions risk being fired . The latter seems worse than the former. Hence, objections to vaccination mandates commonly centre on the harms that will be visited on existing employees who are unwilling to be vaccinated. However, because this objection does not necessarily entail the claim that vaccination is unnecessary for the effective and safe performance of certain jobs, those making this objection should have less of an objection, or no objection at all (at least on these grounds), to introducing vaccination requirements in some cases for prospective employees. Yet, in this paper, I shall argue that if one has reason to believe vaccination requirements can be justified for prospective employees, one should also believe they are justified for existing employees despite any asymmetry in consequences experienced by the two groups. As a consequence, common objections made against vaccination mandates grounded solely in the harms that may be experienced by existing employees who are unwilling to be vaccinated should be considered unpersuasive.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,031 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».