Approaches to Ethical Decision‐Making: Contrasting Rationality‐Based Models Versus Moral Intuitionism
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This paper critically examines traditional utilitarian models of ethical decision‐making rooted in rational choice theory. It highlights their limitations as we address ethical dilemmas' complexity, context‐specificity, and nonlinearity. We argue that the foundational axioms of rationality—transitivity, dominance, and invariance—often fail in real‐world ethical contexts. Ethical decisions are rarely dictated by purely rational deliberation; instead, they unfold through intuitive, affective, and culturally influenced judgements. As an alternative to utilitarian and process models, bridging rationalist and phenomenological perspectives, we underscore the need for context‐sensitive, nonlinear approaches to ethics, especially in an era marked by dilemmas in artificial intelligence, climate ethics, and global inequality. We propose that moral intuitionism, which emphasizes intuitive affective judgements drawn from personal and cultural experiences, provides a more realistic framework as an essential tool for understanding the evolving ethical landscape. Intuitionism recognizes ethical behaviour's nonlinear and emergent nature as central to understanding and resolving moral conflicts. Ultimately, the authors invite readers to rethink the dominant rationalist paradigm and consider how intuition, shaped by cultural and emotional contexts, can better navigate the moral challenges of contemporary life.
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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 | 0,026 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,040 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».