L’éthique de l’intervention face à la pluralité des moralités et aux rapports de pouvoir
Bibliographic record
Abstract
Toute éthique de l’intervention doit reconnaître qu’il n’existe rien comme « la » morale portée par une communauté morale homogène dans une société donnée,a fortioridans les sociétés pluralistes contemporaines. Cet article propose, dans un premier temps, que la complexité de l’analyse en éthique des interventions sociales découle de l’existence d’une pluralité de « moralités » (ex. : religieuses, institutionnelles, professionnelles, de sens commun), qui chacune propose des guides pour l’action morale susceptible d’entrer en conflit. En est mise en évidence une dimension politique de toute éthique : ces moralités sont portées par des groupes sociaux et ethniques inscrits dans des rapports asymétriques de pouvoir. Toute éthique de l’intervention devra être consciente du fait que le poids des valeurs et des normes morales soumises à l’arbitrage de l’intervenant dépend moins de leur valeur intrinsèque que du pouvoir de ceux qui en font la promotion. Il dépend aussi du processus sociohistorique de moralisation des habitudes de vie conduisant parfois à la stigmatisation des populations vulnérables, parfois à des croisades morales. L’une des responsabilités de toute éthique est donc de procéder à une analyse critique du poids accordé aux divers discours moraux inscrits dans ces rapports de force au sein des moralités et entre chacune d’elles. Il en va de même, particulièrement, pour les moralités ethniques et la question du respect des traditions.
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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 | 0.027 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".