Bibliographic record
Abstract
Résumé Dans le cadre des activités commerciales des entreprises, la fonction marketing fait face chaque jour à des questionnements d’ordre éthique. Pour aider les gestionnaires à déterminer le caractère acceptable de leurs décisions sur le plan éthique, cet article propose une revue succincte des écrits en matière d’éthique en marketing, revoyant plusieurs lentilles à travers lesquelles les actions peuvent être appréhendées – la légalité, la morale, l’utilitarisme, le devoir ainsi que le contrat social et la réciprocité. Se fondant ensuite sur la théorie du jugement moral de Ricœur – qui prévoit quatre niveaux d’analyse, soit le niveau prémoral (centré sur le bien-être de l’individu), le niveau conventionnel (sur le bien-être du groupe), le niveau supérieur (sur la préservation d’un système de référence légal ou social) et le niveau de la responsabilité sociale (sur le bien-être de toutes les parties prenantes) –, un cadre d’analyse est exposé. Celui-ci décrit une approche «quantifiée» fournissant une indication rationnelle quant au caractère éthique, douteux sur le plan éthique ou encore contraire à l’éthique d’une action contemplée par un gestionnaire. Cette méthode pourra susciter une réflexion approfondie chez les gestionnaires. Ce cadre d’analyse est ensuite illustré au moyen de trois cas sensibles, soit le cas des produits potentiellement nocifs pour la santé, le cas des produits nocifs pour l’environnement et le cas des produits nuisant à la préservation de la culture et de la société.
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 | 0.022 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.021 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.002 |
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".