Le sujet libéral à l’épreuve du devoir de mémoire : John Rawls et le souvenir des morts
Bibliographic record
Abstract
Cet article cherche à montrer que la conception rawlsienne du sujet n’est à même de faire place au souvenir des morts qu’au prix d’une conception de la justice qui exclut le souvenir des morts du domaine du politique. Dans la Théorie de la justice, la primauté accordée à l’autonomie du sujet ne permet pas de rendre compte adéquatement de formes d’appartenance qui sont constitutives de l’identité de l’individu, et ne permet donc pas de faire place à un devoir de mémoire des morts. Dans les écrits qui ont suivi la Théorie de la justice, John Rawls a restreint sa conception de la personne au seul domaine du politique. Un devoir de mémoire peut ainsi être reconnu et avoir sa place légitime dans le domaine de la vie privée, où l’autonomie n’est pas nécessairement exercée. Mais cela signifie aussi que le devoir de mémoire des morts, relevant d’une conception particulière du bien et reposant sur une perspective « englobante » sur l’histoire et sur l’importance qui doit être accordée au passé, est exclu du domaine de la vie publique. La commémoration des morts relève de la vie privée des individus et de groupes particuliers au sein de la société civile uniquement. La reconnaissance d’un devoir de mémoire des morts, dans la pensée de J. Rawls, repose donc sur l’exclusion de la mémoire du champ du politique. Cette exclusion pose problème, en particulier lorsqu’il convient de commémorer des crimes dont l’État s’est lui-même rendu responsable.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.025 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".