Bibliographic record
Abstract
Nous introduisons ici un numéro spécial consacré au philosophe britannique Jonathan Glover (1941-). Reconnu comme une figure importante de l'éthique appliquée dans le monde anglo-saxon, Glover ne bénéficie pas encore de la même renommée dans le monde francophone. En 2017, quarante ans après la publication originale de Causing Death and Saving Lives (1977), nous avons publié une traduction française de ce même ouvrage, sous le titre Questions de vie ou de mort (trad. B. Basse, Labor et fides, 2017). Dans cet éditorial, nous commençons par rappeler les raisons pour lesquelles Glover jugea nécessaire, dans les années 60, de donner à l'éthique un caractère davantage "appliqué". Puis nous présentons dans ses grandes lignes l'éthique du "faire-mourir" défendue par Glover, résolument pluraliste, et non pas strictement utilitariste comme d'aucuns ont pu le penser. Enfin, nous introduisons les contributions de ce numéro spécial (rédigées par des auteurs francophones), ainsi que les trois entretiens que nous avons menés avec Jonathan Glover, Peter Singer et Jeff McMahan.
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.004 | 0.015 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".