Bibliographic record
Abstract
Les récits de fiction comportant une moralité déviante posent parfois problème quant à la détermination de ce qui est « vrai dans l’histoire ». Si par exemple on a aucune difficulté à considérer comme vrai dans le monde imaginaire que « Giselda a tué son bébé », les choses sont différentes lorsqu’il s’agit d’imaginer une situation dans laquelle nos valeurs morales sont remises en question. Confronté à un récit comportant l’énoncé « Giselda a fait la bonne chose en tuant son bébé, après tout, c’était une fille », on aura tendance à questionner l’autorité de l’auteur : celui-ci peut bien penser que l’infanticide féminin est moralement justifié, mais en fait c’est faux, même dans l’histoire . Les conditions qui donnent lieu au phénomène ont été articulées de diverses façons, l’objectif étant habituellement de parvenir à une formulation qui dépasse le cadre plus étroitement moral. On invoque par exemple une distinction plus générale entre l’évaluatif et le descriptif. Après avoir caractérisé plus précisément les notions d’imagination et d’imaginabilité, j’examinerai brièvement la littérature sur le sujet et défendrai une solution reposant sur les règles de modification de l’extension et de l’intension des prédicats imaginaires. D’après cette analyse, ce qui se produit dans les récits moraux déviants s’explique par un principe plus général qui s’applique autant à l’évaluatif qu’au descriptif.
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 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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.003 |
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".