Incertitude et présomption de bonté dans les premières Lumières allemandes
Bibliographic record
Abstract
Au début de l’éthique moderne, la présomption de bonté était considérée comme une solution à l’incertitude concernant les qualités personnelles d’autrui. Ce qui était alors recherché était une explication du sens adéquat de la bonté et de ce qui rend la présomption de bonté rationnelle. Ces questions ont été discutées de manière éclairante par Samuel Pufendorf, Christian Thomasius et Christian Wolff. Leurs discussions ont toutefois abouti à des conceptions divergentes du sens adéquat de la bonté. Thomasius a soutenu que prendre en considération les limites de la rationalité humaine conduit à limiter la présomption de bonté à la présomption d’innocence. De leur côté, Pufendorf et Wolff ont soutenu que les considérations relatives aux obligations naturelles indiquent que les aspects éthiques devraient être inclus dans la présomption de bonté. Ce qui rend ces approches commensurables, c’est l’utilisation de formes de connaissances communes : des « lieux communs » dans le cas de Pufendorf, le « sens commun », dans le cas de Thomasius et les « notions communes », dans le cas de Wolff.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".