Questions fondamentales sur l’intervention de l’État dans les modèles de la vie bonne
Bibliographic record
Abstract
Au nom de quelles valeurs ou de quels principes et dans quelle mesure, l’État a-t-il la compétence de réprouver, de prévenir ou de sanctionner certaines conduites comme immorales et de gérer la vie privée des citoyens en leur imposant des modèles de vie bonne ? Pour mener cette interrogation fondamentale, nous avons à notre disposition une littérature éthique et sapientiale dans laquelle nous puiserons des éléments utiles à la compréhension du vice, intimement lié à la vertu, comme à son contraire, et puissant révélateur du mal qui habite tous les humains et toutes les sociétés. Elle nous permet également d’examiner les fondements idéologiques susceptibles d’inspirer les diverses tendances politiques à légitimer les pratiques d’ingérence (moralisme) ou de non-ingérence (neutralité) de l’État dans la vie privée. Nous dégagerons de cet examen des ressources littéraires quelques perspectives éthiques pour une intervention discrète dans les habitudes de vie des citoyens et pour une intervention plus musclée sur les activités lucratives de la santé et la commercialisation du corps.
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 | 0.011 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.036 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".