Notice bibliographique
Résumé
It is disappointing, therefore, that theoretical work on the topic has largely failed to take seriously questions of gender. 2 The severity of this omission is especially striking once we acknowledge the growing body of evidence concerning "the ways gender plays a role in generating, or at least shaping, the forms and the effects of political violence perpetrated under authoritarian regimes and during armed conflict."3 Gender is deeply implicated in some of the most serious harms for which public apology is invoked as remedy.Similarly, feminist work in philosophy, psychotherapy, and on restorative justice has highlighted the significant role that gender plays in practices of apologizing; indeed, this research suggests that acts of apology (both private and public, political and apolitical) are already gendered, often in problematic ways.4 It would seem that gender rears its head when we consider the figure of the apologizer, 2 Aaron Lazare and Nick Smith both include short sections on gender and apology, but in both cases their discussion is largely limited to the comparative apology styles of men and women and, in particular, claims based on sociologist Deborah Tannen's work, that women apologize more than men.My intention in this paper is to convince the reader that the relationship between gender and the practice of apologizing goes far deeper than the quality and quantity of men's and women's individual utterances.See Aaron Lazare,
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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.
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 ».