Participation, Collective Impact, and Your Instrumental Significance
Notice bibliographique
Résumé
There are many sorts of day-to-day choices that are such that, if enough people were to choose one way rather than another, serious harm could be avoided or reduced, and yet it does not seem that any one such choice will itself make a difference. Consider, for example, how our collective consumer choices have various serious environmental and social consequences, and yet for many products, it is doubtful that one purchase more or less will itself make a difference to these outcomes. How are we to understand what each of us ought to do in these sorts of contexts? This paper further advances and illuminates a thesis that I have argued for elsewhere: that a purely ‘non-instrumental’ approach to this question is not satisfactory. A necessary and central part of understanding how to think about an individual choice in these contexts is showing that it does matter for instrumental reasons - for reasons having to do with its ability to have an influence on the outcome. Once a core instrumental solution is found, other moral considerations can build on top. I argue for this by way of an examination of a new non-instrumental approach advanced by Wieland and van Oeveren: a participation-based approach. I also identify what I think is the main source of resistance to my thesis: a mistaken conflation of two different problems.
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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 | 0,015 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,079 |
| Communication savante | 0,012 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».