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Enregistrement W2060548426 · doi:10.3138/tjt.2853

“A matter of bones and feathers, and wishful thinking”: Science and the Marginalization of Religion

2014· article· en· W2060548426 sur OpenAlexfundvenueno aff
Janet Wesselius

Notice bibliographique

RevueToronto Journal of Theology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueReligious Studies and Spiritual Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBrock University
Mots-clésWishful thinkingDehumanizationNarrativeNothingFlourishingEpistemologySociologyAestheticsPhilosophy of scienceNarrative inquiryPhilosophyPsychologySocial psychologyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: When the American novelist Marilynne Robinson delivered the Terry Lectures in 2010, she described how religion is caricatured by some eminent scholars in the alleged conflict between science and religion: religion was just a matter of bones and feathers and wishful thinking. The widespread and popular view of science is that it renders traditions and practices such as religion obsolete. In this article, I explore the discourse used by science popularizers in their polemic against religion in their attempt to foreclose any alternative narrative to the narrative about science, in which religion is not the only villain; aboriginals and women are also enlisted as unwitting and naive “primitives.” By drawing on conversations in aboriginal thought—who are “naively” concerned with bones and feathers—and on conversations in feminist philosophy—who are all too familiar with being dismissed as engaged in wishful thinking—I consider their efforts to generate alternative narratives. My concern is how this discourse about science enables dehumanizing effects while precluding liberatory possibilities for human flourishing. It is here that I think philosophy of religion can make a significant contribution: to provide an alternative narrative to science's fiction about human beings as nothing more than “meaty machines” engaged in a competition to ensure the survival of their genes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,709

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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