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Enregistrement W4405604031 · doi:10.1093/oso/9780198924043.001.0001

Justice and Reciprocity

2024· book· en· W4405604031 sur OpenAlexaff
Andrew Lister

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Philosophy and Ethics
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReciprocity (cultural anthropology)Economic JusticeSociologyPsychologyPolitical scienceLaw and economicsSocial psychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Justice and Reciprocity examines the place of reciprocity in egalitarianism, focusing on John Rawls’s conception of ‘justice as fairness’. Reciprocity was central to justice as fairness, but Rawls wasn’t fully explicit about the concept or its diverse roles. The book’s main thesis is threefold. First, reciprocity is not simply a fact of human psychology or a duty to return benefits, but a limiting condition on general duties. Second, such conditions are a natural consequence of thinking of equality as a relational value. However, third, we can identify limits on this conditionality, which explain how some duties of justice can be unconditional. The book explores the ramifications of this argument in a series of debates about distributive justice in which Rawls’s theory has played an organizing role: the justice of productive incentives, duties to future generations, unconditional basic income, and global justice. In each domain, thinking about reciprocity as a limiting condition rather than simply a duty helps explain otherwise puzzling aspects of justice as fairness, in some cases making the view more plausible, but in others underlining limits of the view that will be unappealing to egalitarians of a more unilateral bent. The overall aim of the book is to show that reciprocity involves more than returning benefits, and that limiting justice with reciprocity conditions need not make justice implausibly undemanding. In this way, I hope to rehabilitate reciprocity for egalitarianism.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,351
Score d'incertitude au seuil0,850

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,139
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, 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

Citations19
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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