Les enjeux de la moralisation de l’économie : réflexion à partir des exemples de la RSE et de la FSR
Bibliographic record
Abstract
La succession récente de crises économiques et financières constitue le symptôme le plus évident des dysfonctionnements du système économique. De nouvelles approches comme la responsabilité sociale des entreprises (RSE) et la finance socialement responsable (FSR) proposent d’humaniser le capitalisme et de reconfigurer l’économie de marché. Ces deux courants de pensée ont d’ailleurs contribué à opérer un important changement dans l’imaginaire social quant à la façon de concevoir la légitimité des activités économiques. Malgré leur grand intérêt, ces nouvelles approches comportent des limites relativement à leur efficacité et leur capacité de remédier aux dysfonctionnements reconnus. C’est pourquoi nous souhaitons examiner ces deux approches et envisager la discussion des questions éthiques dans une perspective plus large. Nous le ferons en affirmant que le dilemme éthique de l’économie se pose assez simplement dans les termes suivants : moraliser l’économie de l’intérieur ou reformuler la question éthique à l’extérieur du discours économique, notamment par la voie politique et démocratique. Dans le premier cas de figure, c’est l’effectivité des approches normatives comme la RSE et la FSR qui doit être examinée. Dans le second cas de figure, c’est la place de l’éthique dans le discours social et sa relation avec l’économie qui doit être discutée. Nous discuterons donc ces deux cas de figure et proposerons de reformuler la question éthique à l’extérieur de la sphère économique en utilisant l’éthique comme cadre d’analyse transversale et matrice des choix sociopolitiques.
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 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.040 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.007 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".