Trouble du spectre de l’autisme : une agentivité morale objective, rigoriste et émotionnelle
Bibliographic record
Abstract
Le trouble du spectre de l’autisme (TSA) désigne un ensemble de troubles neurodéveloppementaux caractérisé par des difficultés de communication et d’interactions sociales, ainsi que des comportements, intérêts et activités restreints et répétitifs (1). Concernant les interactions sociales, les personnes autistes auraient notamment des difficultés d’empathie, souvent considérées comme altérant leurs capacités morales. Ainsi, plusieurs études en psychologie et en neuroscience tentent de détecter des processus empathiques défaillants à l’origine d’altérations de leur compréhension de la moralité (2-4). Les problèmes sociaux des personnes autistes se manifestent aussi par des difficultés dans leur vie affective qui concernent leurs propres états émotionnels (5-9). Je suggère que les particularités morales des personnes autistes sont issues de leurs particularitésd’accèsémotionnel, soit la façon dont elles se rapportent à leurs propres émotions, et non pas de déficits d’empathie. Je montrerai que ces particularités ne les empêchent en aucun cas de faire partie de la communauté morale. Les personnes autistes peuvent être de rigoureux agents moraux, c’est-à-dire qu’elles présentent une certaine intransigeance et inflexibilité morale. Ces particularités seront expliquées. À la lumière des théories sur les processus duaux, je montrerai comment leurs particularités socio-émotionnelles et morales sont toutes deux sous-tendues par une surutilisation de processus de type 2, soit une surutilisation de raisonnements cognitifs délibérés et basés sur des règles, plutôt que des processus automatiques, de type 1. L’objectif principal de cette étude sera donc de mettre en évidence les particularités qui permettent aux personnes autistes d’être des agents moraux certes inflexibles, mais néanmoins émotionnellement investis dans les situations à caractère moral.
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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".