Bibliographic record
Abstract
L'hypothèse qui guide le présent article est que les méthodes et techniques de dérivation ou de modélisation utilisées en éthique contemporaine, ont une incidence sur les contenus proprement moraux de la théorie morale ; vues comme de simples outils à l'usage du philosophe moral, elles agissent en fait comme des sources de normativité morale. Cette hypothèse n'est pas une simple reformulation de l'idée voulant qu'il existe, au sein de la théorie morale, un rapport entre explication et justification ou entre méta-éthique et éthique. Pour le montrer, je m'appuierai d'abord sur une caractéristisation générale de ces composantes de la théorie morale et des rapports qu'elles entretiennent entre elles. Dans un deuxième temps j'arguerai que l'usage d'outils méthodologiques particuliers peut avoir une incidence sur les contenus moraux proprement dits. Pour caractériser cette incidence et en décrire les mécanismes, je ferai d'abord appel à une approche pragmatique de l'explication, puis je donnerai deux exemples, tirés de la philosophie morale contemporaine, et illustrant le fait que certains contenus moraux ainsi introduits échappent de fait à une justification en bonne et due forme.
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 | 0.007 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".