How Chet Bowers’ Writings Contribute to A/Moral Vulnerability for EcoJustice
Notice bibliographique
Résumé
Chet—thank you for responding to my rejoinder. Since you bring it up and lest we leave readers in the dark about the main theme of the conference paper you are referring to (presented in Windsor, Canada at the 2008[a] Provoking Research ProVoking Communities Conference), I provide a brief referent. The main theme of that paper was to discuss why setting up a scarecrow argument around E.O. Wilson, Richard Dawkins, and Carl Sagan as spokesmen for science creates an easy target for those who want to scrutinize science for its shortcomings based on these scientists. For those who are unaware, a scarecrow is another word for straw man argument, where the theorist sets up a misrepresentation of say, science, or quotes a person’s words out of context, or presents a scholar’s work unfairly—all to refute a position and make it look like anyone who holds the position has been defeated. While Bowers is right in critiquing these scientists for the ways in which they misrepresent the sciences, they do not speak for science and are not taken seriously by many knowledgeable educators worldwide. Science, itself, cannot be critiqued on this basis, however. Doing so is ethically irresponsible to the sciences (for more, see Mueller, 2009a/b, Mueller & Bentley, 2009; Mueller & Tippins, 2009; Tippins et al., 2010). Moreover, the paper mentioned addresses how Bowers deemphasizes or ignores the socioscientific trends rapidly emerging in science and environmental education, which specifically focus on ecojustice concerns. But it is very difficult to know what is going on inside schools if one spends very little time in the classroom, which is an assumption based on the silences of the particular, inadvertently perpetuated in Bowers’ work. Nonetheless, it does not seem ethical to discuss a person’s working ideas presented at a conference only to use the nonexistent description of these ideas as a way to make a position look like it has been defeated, so that those who side with the more relational approach to ecojustice that I argue will also appear defeated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,041 |
| Communication savante | 0,016 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».