"Moral Uncertainty and the Principle of Equity among Moral Theories"
Notice bibliographique
Résumé
Moral Uncertainty and the Principle of Equity among Moral Theories Andrew Sepielli Rutgers University – New Brunswick Department of Philosophy Abstract Suppose your credence is divided between two moral theories – Theory T and Theory U. According to T, you have more reason to do Action A than you have to do Action B. According to U, you have more reason to do B than you have to do A. What is it rational to do in a situation in which A and B are the two possible actions? Many have argued that what it’s rational to do depends on two things: (a) how your credence is distributed between the theories, and (b) how the difference in moral value between A and B if T is true compares to the difference in moral value between B and A if U is true. But this answer prompts a further question: How do we make the intertheoretic comparisons of value differences mentioned in (b)? The theories themselves seem not to provide the resources required to do so. In Moral Uncertainty and Its Consequences, Ted Lockhart argues that intertheoretic comparisons of value differences are possible if we adopt a principle he calls the “Principle of Equity among Moral Theories”. I argue on several grounds that this principle is untenable, consider some rejoinders on Lockhart’s behalf, and conclude that these rejoinders do not succeed. Suppose your credence is divided between two moral theories – Theory T and Theory U. According to T, you have more reason to do Action A than you have to do Action B. According to U, you have more reason to do B than you have to do A. Many real-life cases fall under this schema. For example, I might have some credence in a retributive theory of punishment and some credence in a non- retributive theory of punishment. According to the first theory, it may be better to subject a criminal to very harsh treatment than to rehabilitate him. According to the second theory, the reverse may be true. Or I might have some credence in a traditional consequentialist theory, and some credence in a non-consequentialist
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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 | 0,034 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,046 |
| Communication savante | 0,009 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».