La théorie du développement moral défendue par Elliot Turiel et Larry P. Nucci peut-elle apporter un fondement empirique à l’éthique minimale ?
Bibliographic record
Abstract
Les recherches menées dans le champ de la psychologie morale par Larry P. Nucci et Elliot Turiel conduisent à identifier le domaine moral avec le domaine des jugements prescriptifs concernant la manière dont nous devons nous comporter à l’égard des autres personnes. Ces travaux empiriques pourraient apporter du crédit aux propositions normatives du philosophe Ruwen Ogien qui défend une conception minimaliste de l’éthique. L’éthique minimale exclut en particulier le rapport à soi du domaine moral. À mon avis cependant, ces travaux de psychologie morale ne permettent pas du tout d’affirmer que nous sommes, empiriquement parlant, des minimalistes moraux. Les résultats des recherches de Nucci et Turiel montrent que les personnes considèrent intuitivement que le domaine personnel – le domaine des actions qui affectent prioritairement l’agent lui-même – doit échapper au contrôle ou à l’interférence des autres personnes. Mais affirmer que c’est l’agent lui-même qui possède l’autorité légitime de décider dans le domaine personnel ne signifie pas que tout ce qu’il y fait soit moralement indifférent.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| 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".