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Enregistrement W4381085478 · doi:10.1080/13698230.2023.2226473

Global justice, sovereign wealth funds and saving for the future

2023· article· en· W4381085478 sur OpenAlexaff
Elizabeth Finneron‐Burns

Notice bibliographique

RevueCritical Review of International Social and Political Philosophy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueState Capitalism and Financial Governance
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesRiksbankens Jubileumsfond
Mots-clésSovereign wealth fundValue (mathematics)SovereigntyState (computer science)Economic JusticeLaw and economicsSkepticismResource (disambiguation)EconomicsBusinessLawPolitical sciencePoliticsMarket economyMicroeconomicsIncentive

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper I give some reasons why ‘saving for future generations’ is not as straightforward as it sounds and when we might be skeptical of the permissibility of states saving for future citizens, even though such savings are often seen to be morally praiseworthy. I emerge with an account of when state savings for future citizens through sovereign wealth funds may be morally permissible. I argue that we ought to follow a modified version of Armstrong’s criteria for the moral permissibility of sovereign wealth fund savings. That is, states are entitled to the full proceeds from the sale of a natural resource until their citizens’ basic rights are secured. Once they are, states are entitled only to the improved value of the resource, so long as they have not excluded others from the opportunity also to improve the resource. States may create sovereign wealth funds based on this improved value and, due to justified compatriot partiality, may choose to distribute those funds to current or future members of the state, even if non-citizens may be worse off and/or in greater need. Any residual value of the resource extraction must be redistributed globally.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,027
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,291 · 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
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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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