La « rationalité axiologique » : une notion essentielle pour l’analyse des phénomènes normatifs
Bibliographic record
Abstract
La notion de " rationalité axiologique " est souvent mal comprise. Elle peut être interprétée pourtant comme l'esquisse d'une théorie des sentiments normatifs ayant un domaine de validité beaucoup plus large que des théories alternatives. Cette théorie se distingue des théories culturalistes et naturalistes et aussi des théories rationnelles des normes comme les théories d'inspi- ration fonctionnaliste ou les théories issues des diverses branches de la tradition utilitariste. Elle évite le réductionnisme des premières et résout les paradoxes auxquels se heurtent les secondes, comme le paradoxe du vote ou le paradoxe du vol. Elle permet d'expliquer toutes sortes de phénomènes normatifs que ces théories en vigueur ne permettent pas facilement d'expliquer, qu'il s'agisse de phénomènes massifs, comme la valorisation universellement positive ou négative de certains comportements, ou de données particulières tirées d'enquêtes sociologiques. La cause de la faiblesse des théories rationnelles classiques des normes peut être facilement cernée. Elle réside dans le fait qu'elles assimilent rationalité et rationalité instrumentale. Or la notion même de " rationalité axiologique " indique qu'on ne peut rendre compte des phénomènes normatifs à l'aide de la seule rationalité instrumentale. La conception étroite de la rationalité à laquelle conduit son assimilation à la ratio- nalité instrumentale explique en partie l'abus des explications irrationnelles des sentiments normatifs.
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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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.032 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.015 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".