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Enregistrement W7132940483

Roles and the Filtering of Reasons

2022· dissertation· W7132940483 sur OpenAlexaff
Hamish Russell

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2022
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal Education and Practice Innovations
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAction (physics)Scope (computer science)Filter (signal processing)Moral disengagementMoral characterNormative ethicsMoral rightsMoral authority
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is a moral theory of roles. It asks how the special rules and purposes of institutions (such as legal systems, corporations, and governments) can change the moral rights and responsibilities of role occupants (such as lawyers, managers, and politicians). Its answer, the filtering account, is that legitimate institutions selectively filter the considerations that a role occupant may or must give weight to in doing her job. On this view, to perform a role with integrity is to respect the scope of the role’s filters, sifting the reasons for action that must be excluded from those that must remain on the moral scales. The filtering account is distinguished from two alternatives in the literature: the view that roles simply add additional reasons to the balance, and the view that roles entirely shield their occupants from ordinary moral criticism. The account is further explained in terms of a distinction between first-order and second-order reasons, which is then applied to a colourful range of examples—featuring cynical corporate lobbyists and conflicted criminal lawyers, unflinching public regulators and buck-passing middle managers. The result is a system for understanding the moral structure of roles, including the bounds of professional discretion, the ethics of official disobedience, and the relationship between individual and institutional integrity. The view is presented as a liberal theory in its respect for the moral claims of legitimate roles, as a critical theory in its diagnosis of the tendency for those same claims to be stretched and distorted.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0060,065
Communication savante0,0110,019
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,411 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission1
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