Bibliographic record
Abstract
Pourquoi accorder un rôle essentiel à la délibération publique dans le choix des normes éthiques et politiques guidant les sciences ? À partir d’un débat récent en économie du bien-être, cet article soutient que l’introduction de normes éthiques et politiques en sciences doit respecter le principe de neutralité procédurale, et qu’une délibération publique bien encadrée respecte ce principe. Je présenterai deux raisons de croire que les sciences doivent respecter la neutralité procédurale. Le premier argument est lié au rôle que devrait jouer l’examen libre et critique dans le développement des sciences. Le second argument (qui recoupe en partie le premier) repose sur l’idée que les sciences devraient être sensibles aux procédures présentant le meilleur potentiel épistémique. Pour ces deux raisons, si elle prend position en faveur d’idéaux normatifs, l’économie du bien-être (et la science en général) devrait se tourner vers une approche délibérative, rationnelle et impartiale pour y parvenir.
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 | 0.008 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".