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Enregistrement W142388986 · doi:10.7202/1044448ar

Doing Justice to Recognition

2018· article· en· W142388986 sur OpenAlexaffvenue
Will Colish

Notice bibliographique

RevueLes ateliers de l éthique · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Philosophy and Ethics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInjusticeEconomic JusticeAppealIdentification (biology)Universality (dynamical systems)PsychologySociologyLawPolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The traditional role of justice is to arbitrate where the good will of people is not enough, if even present, to settle a dispute between the concerned parties. It is a procedural approach that assumes a fractured relationship between those involved. Recognition, at first glance, would not seem to mirror these aspects of justice. Yet recognition is very much a subject of justice these days. The aim of this paper is to question the applicability of justice to the practice of recognition. The methodological orientation of this paper is a Kantian-style critique of the institution of justice, highlighting the limits of its reach and the dangers of overextension. The critique unfolds in the following three steps: 1) There is an immediate appeal to justice as a practice of recognition through its commitment to universality. This allure is shown to be deceptive in providing no prescription for the actual practice of this universality. 2) The interventionist character of justice is designed to address divided relationships. If recognition is only given expression through this channel, then we can only assume division as our starting ground. 3) The outcome of justice in respect to recognition is identification. This identification is left vulnerable to misrecognition itself, creating a cycle of injustice that demands recognition from anew. It seems to be well accepted that recognition is essential to justice, but less clear how to do justice to recognition. This paper is an effort in clarification.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,062
Communication savante0,0130,011
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0100,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
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