L’INÉGALITÉ EST-ELLE INJUSTE ? LES RICHES, LES PAUVRES, L’INCITATION AU TRAVAIL ET L’ENVIE
Bibliographic record
Abstract
Il existe un important argument en faveur des inégalités de richesse, à savoir « l’argument de l’incitation au travail ». Selon cet argument, les inégalités sont justes car elles motivent les riches à travailler davantage, ce qui augmente la richesse collective et améliore le sort des plus démunis – par l’investissement, l’épargne et la redistribution. Cet argument est problématique car il existe un argument parfaitement similaire qui peut être utilisé pour critiquer les inégalités. Il s’agit de « l’argument de l’envie ». Selon cet argument, les inégalités sont injustes car elles motivent les plus démunis à nuire aux intérêts des plus riches, ce qui détériore la situation économique collective. La similitude des deux arguments a pour conséquence que, si les partisans des inégalités veulent utiliser l’argument de l’incitation au travail en faveur de leur position, ils sont contraints d’admettre simultanément l’argument de l’envie à l’encontre de leur position. Pour sortir de cette situation difficile, les anti-égalitaristes avancent plusieurs arguments pour montrer que l’envie des pauvres et le besoin d’incitation au travail des riches doivent être traités différemment. Dans cet article, nous soutenons, contre les anti-égalitaristes, qu’il n’existe aucune raison de traiter différemment l’envie et le besoin d’incitation au travail.
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 | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".