Bibliographic record
Abstract
Comment chercher à situer, dans l'expérience humaine, les termes ou les concepts moraux ? Autrement dit, où, dans l'expérience, la morale devient-elle saillante pour nous ? C'est par le biais d'une généalogie naturaliste qu'il nous faut envisager la problématique, dans la mesure où nous ne possédons pas un sens moral irréductible par lequel des propriétés morales irréductibles nous seraient connues. Je soutiens que si des sujets intentionnels n'ont nul besoin de disposer de concepts normatifs, il en sera autrement pour des créatures discursives. Ces dernières, afin de raisonner ensemble, devront avoir accès aux concepts normatifs inférentiels et c'est par deux voies distinctes qu'elles seront amenées à prendre note des considérations morales. La première engage les individus qui privilégient le discours, comme forme d'interaction ; la seconde, ceux qui étendent cette pratique discursive au domaine du sentiment. Le privilège accordé au discours et l'exercice discursif du sentiment constituent les deux sources distinctes d'une conceptualisation morale, évoquées dans le titre de cet article. Dans une brève conclusion, il est suggéré que les différents concepts qu'elles fournissent représentent des candidats attractifs rivaux pour la construction de la théorie morale.
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 | 0.006 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.003 |
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".