From Moral Supervenience to Moral Contingentism (In One Easy Step!)
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT According to the Divide & Conquer (DC) strategy (Fogal and Risberg 2020) for explaining moral supervenience, the modal covariation between moral and natural properties can be partly explained by appeal to pure moral principles. Bhogal (2022) has recently argued that DC fails. A pure moral principle like Act Utilitarianism (AU) cannot explain moral supervenience because AU is not a difference‐maker for moral supervenience. There is nothing special about AU which explains why moral properties supervene on natural properties; other moral principles would also explain moral supervenience. On the other hand, if the proponent of DC appeals to some general feature of pure moral principles (like the fact that they have a “bridge‐law” structure) then there is a question of what explains that feature. In this paper I do two things. First, I explore a possible extension of the DC‐strategy against Bhogal's objection: I consider whether pure moral principles have the right features to explain moral supervenience by showing how these features follow from plausible assumptions about the underlying metaphysics of moral principles. Secondly, I show how this extended version of the DC‐strategy can be used as a novel argument for moral contingentism.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,018 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| 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 ».