Bibliographic record
Abstract
Dans ce texte, l'accent est mis sur les contraintes ou restrictions dites déontologiques. Croire en l'existence de telles contraintes, c'est croire qu'il peut être moralement inadmissible de faire quelque chose, même si cette action se révélait la seule manière d'empêcher un résultat encore pire. La question que pose et examine ce texte est celle de savoir pourquoi il est mal de faire des actions qui semblent violer une contrainte déontologique. Plus particulièrement, ce texte étudie l'hypothèse séduisante que nous pourrions expliquer ce qu'il y a de mal dans ce type d'actions en termes de droits. L’article argumente que cette idée, bien que toute naturelle, ne nous permettra pas d'expliquer de manière satisfaisante nos convictions déontologiques. Les droits peuvent être interprétés de plusieurs manières différentes, mais peu importe l'option choisie, nous rencontrons des difficultés. Le problème principal est que l'appel aux droits fait souvent usage des jugements d'admissibilité que nous essayons d'expliquer. Le supposé explanans n'a donc pas l'indépendance requise face à l' explanandum pour en constituer une véritable explication.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.030 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.014 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".