The Badness of Death, the Wrongness of Killing, and the Moral Importance of Autonomy
Bibliographic record
Abstract
Résumé La mort d'une personne peut-elle être intrinsèquement mauvaise pour la personne qui meurt? Et pourquoi est-il mal de tuer une autre personne? Je soutiens qu'une réponse adéquate à l'une ou l'autre de ces questions requiert d'apprécier l'importance morale de l'autonomie. J'examine ici la conception dominante de ce qui rend la mort mauvaise — la théorie de la dépossession —, ainsi que deux conceptions rivales de ce qui fait qu'il est mal de tuer — la théorie de la dépossession appliquée à l'acte de tuer, et la thèse des droits liminaux de Judith Thomson. Bien que mon objectif principal dans cet article soit d'établir l'importance de l' autonomie pour expliquer à lafois que la mort est mauvaise et qu'il est mal de tuer, je pense également qu'une réflexion sur ce qui rend la mort mauvaise nous apprend quelque chose au sujet des droits et de leur force, et qu'une réflexion sur les droits nous apprend quelque chose quant à ce qui fait que la mort et l'immortalité sont toutes deux de mauvaises choses.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.031 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".