Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper critiques the use of the term ‘evil’ in philosophical discussions of the problem of evil. We argue that what is commonly identified as ‘evil’ in this debate is better as ‘misfortune.’ The division between moral and natural evil equivocates between agentic and non-agentic ‘evil,’ undermining its coherence as a unifying concept. Evil events are necessarily caused by evildoers, which are non-existent in events of natural evil. By contrast, ‘misfortune’ places the focus on the victim regardless of the source, better capturing what philosophers intend with the prior term ‘evil.’ Our more precise definition of ‘evil’ satisfies Jean Nabert’s notion of evil as the unjustifiable while also being sufficiently distinct from badness. What distinguishes ‘evil’ from mere badness is moral erasure, which is the perception of other human beings as objects unworthy of moral consideration. While a bad person causes misfortunes as a trade-off in pursuit of a perceived good, an evil person is either completely indifferent to their victim’s misfortunes, or malicious by deliberately causing misfortunes for pleasure’s sake. Our distinction between ‘misfortune’ and ‘evil’ clarified as (im)moral, indifferent, or malicious challenges the assumption that evil, as traditionally framed, poses a direct contradiction to God’s existence.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle