Aristotle’s Theory of Deviance and Contemporary Symbolic Interactionist Scholarship: Learning from the Past, Extending the Present, and Engaging the Future
Notice bibliographique
Résumé
Although his work has been largely overlooked by symbolic interactionists and other students of deviance, Aristotle (c384-322BCE) addresses community life, activity, agency, and persuasive interchange in ways that not only are remarkably consistent with contemporary symbolic interactionist approaches to deviance, but that also conceptually inform present day theories of deviance and provide valuable transhistorical comparison points for subsequent analysis. Following (1) a brief overview of an interactionist approach to the study of deviance, attention is given to (2) classical Greek conceptions of good and evil (especially as these are articulated by Plato) before turning more directly to (3) Aristotle’s notions of wrongdoing as this is reflected in his considerations of community, morality, agency, and culpability. While informed by Aristotle’s considerations of causality (as addressed in Physics and Metaphysics), this statement builds most centrally on Aristotle’s Nicomachean Ethics and Rhetoric. Striving for a broader understanding of deviance as a humanly engaged feature of community life, the paper briefly compares Aristotle’s “theory of deviance” with Prus and Grills (2003) interactionist analysis of deviance. The paper (4) concludes with an assessment of the relative contributions of contemporary interactionist scholarship and Aristotle’s materials for the study of deviance as a community-engaged process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,011 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».