Le double sens de la communauté morale : la considérabilité morale et l’agentivité morale des autres animaux
Bibliographic record
Abstract
Distinguant deux sens de « communauté morale », cet article soutient que certains animaux appartiennent à la communauté morale dans les deux sens : (1) ils sont des patients moraux dignes de considération morale directe et équivalente, mais également (2) des agents moraux au sens où ils sont capables de reconnaître, d’assumer et d’adresser aux autres des exigences minimales de bonne conduite et de savoir-vivre. Au moyen de la notion d’« attitudes réactives » développée par Peter F. Strawson, je soutiens que les animaux sociaux qui sont à la fois objets et sujets d’attitudes réactives forment des communautés morales au second sens, dans la mesure où ils se traitent mutuellement comme des individus ayant des obligations et tenus à des exigences de bonne volonté minimale dans leurs interactions interpersonnelles. Distinguant l’agentivité morale du raisonnement moral, je soutiens que la capacité de raisonner abstraitement sur les principes et les conséquences de nos actions nous imposent plus de responsabilités que n’en ont d’autres animaux, mais que cela ne fait pas nécessairement de nous des agents moraux plus compétents que d’autres animaux sociaux. Je termine en donnant un aperçu de quelques implications de ce changement de perspective en éthique animale.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".