Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire propose une analyse des justifications du paternalisme étatique dans les cas d’acrasie. Nous explorerons d’abord quelques théories et conceptions de l’acrasie, démontrant la nécessité de développer une conception de l’agent acratique qui soit en quelque sorte subdivisible. Mous exposerons par la suite en quoi cette conception de l’individu remet en question certains présupposés fondamentaux du libéralisme. Notre second chapitre sera consacré à une redéfinition de certains principes libéraux en fonction de notre conception de l’individualité. Cette redéfinition nous permettra d’expliquer comment l’intervention étatique de type paternaliste peut être parfois justifiée d’un point de vue libéral. Le cœur de notre argumentation mettra l’accent sur l’importance pour l’État d’assurer l’autonomie de ses citoyens en concevant leur raison comme faculté d’intégration personnelle. Notre troisième chapitre tentera d’explorer divers exemples de cas concrets où les principes développés plus tôt pourront s’appliquer.
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 | 0.005 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| 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".