Bibliographic record
Abstract
Cet article évalue, du point de vue moral, les justifications possibles pour le recours à la taxation en vue de promouvoir des comportements « sains ». L’objectif est de démontrer qu’un tel instrument recevrait une meilleure justification, c’est-à-dire plus en accord avec des principes égalitariens respectueux de la liberté individuelle, s’ils s’inscrivaient dans une logique de mutualisation. Pour ce faire, les arguments du bien-être individuel et de l’efficience sociale sont discutés afin d’en pointer les fécondités et limites. Au travers de leurs limites, ces arguments introduisent naturellement à une troisième manière d’appréhender le problème, sous l’angle de la mutualisation. Ce principe représente moins une remise en cause radicale des arguments précédents qu’une reformulation du recours à l’efficience sociale et une limitation du champ d’application des appels au bien-être individuel. Il repose sur deux idées. La première est que la référence à une notion de responsabilité, même affadie, est nécessaire. De plus, celle-ci doit être conçue comme partagée entre producteurs et consommateurs ainsi que limitée au domaine financier. La seconde est que la mutualisation ne peut être déconnectée d’intuitions égalitariennes formulées de manière générale.
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 | 0.006 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.017 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".