Dañar a los pobres: hacia una concepción realmente ecuménica de la justicia distributiva internacional
Bibliographic record
Abstract
En este artículo comparo y evalúo críticamente las concepciones sobre la justicia global de Sreenivasan y Pogge. Mientras Sreenivasan sostiene que todas las teorías sobre la justicia global actualmente existentes concuerdan en que los países ricos deberían transferir al menos una porción de sus riquezas a los pobres, Pogge reclama que todas las teorías sobre la justicia global concuerdan en que los países ricos deberían dejar de dañar a los pobres en primer lugar. En este artículo, trataré de mostrar (i) que la propuesta de Sreenivasan, como es presentada en sus artículos, es lo suficientemente amplia como para ser aceptable para algunas teorías de justicia internacional distributiva, pero no para todas ellas; (ii) que la propuesta de Pogge es más amplia que la de Sreenivasan, en el sentido de que aspira a obtener sustento en todas las diversas concepciones de justicia internacional distributiva,pero depende de la afirmación de que los países desarrollados dañan actualmentea la pobreza global –una afirmación que intentaré defender–; y (iii) que la visión de Pogge y Sreenivasan son compatibles. De hecho, si Sreenivasan asumiera la afirmación central del argumento de Pogge en su propia propuesta, el alcance delas teorías desde las que él podría ganar sustento sería mucho más amplio.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".