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Enregistrement W4414141462 · doi:10.1080/00048402.2025.2554624

Acting Solely from Good Motives and the Problem of Indifference

2025· article· en· W4414141462 sur OpenAlexaff
Bowen Chan

Notice bibliographique

RevueAustralasian Journal of Philosophy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePhilosophical Ethics and Theory
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAction (physics)Argument (complex analysis)Mechanism (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditionally, it has been thought that, assuming other conditions are satisfied, your action must be morally worthy or good if you are acting solely from good motives. There is a lively dispute as to which motives are good, but whichever motives are good, acting solely from good motives is not always good and can even be bad on the whole. We may act rightly from a good motive while being indifferent to what matters most. Indifference, I argue, can make our actions less than ideally good and at times even bad. Traditional theories, however, cannot accommodate cases of indifference by assuming absent and ineffective motives can never make a difference to an action’s moral value. Absent as well as ineffective motives can make an action less good and at times even bad. To accommodate this, we need to adopt a proportionality principle in assessing an action. An action is made good to a degree in proportion to the goodness of its effective motives. But an action is also made bad to a degree in proportion to the disproportion it exhibits through its whole set of relevant motives including not only effective motives but also absent as well as ineffective ones.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,381
Score d'incertitude au seuil0,427

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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,221 · 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
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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