Notice bibliographique
Résumé
Bernard Mandeville argued that traits that have traditionally been seen as detrimental or reprehensible, such as greed, ambition, vanity, and the willingness to deceive, can produce significant social goods. He went so far as to suggest that a society composed of individuals who embody these vices would, under certain constraints, be better off than one composed only of those who embody the virtues of self-restraint. In the twentieth century, Mandeville's insights were taken up in economics by John Maynard Keynes, among others. More recently, philosophers have drawn analogies to Mandeville's ideas in the domains of epistemology and morality, arguing that traits that are typically understood as epistemic or moral vices (e.g. closed-mindedness, vindictiveness) can lead to beneficial outcomes for the groups in which individuals cooperate, deliberate, and decide, for instance by propitiously dividing the cognitive labor involved in critical inquiry and introducing transient diversity. We argue that mandevillian virtues have a negative counterpart, mandevillian vices, which are traits that are beneficial to or admirable in their individual possessor, but are or can be systematically detrimental to the group to which that individual belongs. Whilst virtue ethics and epistemology prescribe character traits that are good for every moral and epistemic agent, and ideally across all situations, mandevillian virtues show that group dynamics can complicate this picture. In this paper, we provide a unifying explanation of the main mechanism responsible for mandevillian traits in general and motivate the case for the opposite of mandevillian virtues, namely mandevillian vices.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».