L’État libéral peut-il intervenir pour protéger les animaux? Défis et limites du libéralisme politique
Bibliographic record
Abstract
Cet article explore la question des implications de l’exclusion des animaux de la catégorie des sujets de justice dans le cadre du libéralisme politique de John Rawls. Plus spécifiquement, j’examine et critique les lectures de Ruth Abbey et de Robert Garner. Abbey suggère que le libéralisme politique est incompatible avec la thèse selon laquelle nous avons des devoirs moraux universels envers les animaux. Garner, pour sa part, avance que la théorie de Rawls n’autorise pas l’État libéral à adopter des mesures de protection des animaux. Dans cet article, je démontre que ces lectures sont erronées, car elles sont fondées sur des interprétations du libéralisme politique qui ne sont pas plausibles. Je soutiens, d’une part, que le libéralisme politique est neutre eu égard à la question de la nature de nos devoirs moraux envers les animaux et, d’autre part, qu’il permet de justifier une gamme considérable d’interventions étatiques visant la protection des animaux. Je suggère donc que la tension entre le libéralisme politique et l’éthique animale est moins forte que ne l’affirment ces auteurs. Enfin, j’identifie des stratégies possibles, cohérentes avec le cadre théorique rawlsien, pour élargir la sphère des sujets de justice de manière à y intégrer les animaux.
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 | 0.014 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.045 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.006 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".