An Exploration of Fairness: Interdisciplinary Inquires in Law, Science and the Humanities
Notice bibliographique
Résumé
An Exploration of Fairness examines a concept that is simultaneously simple and extraordinarily complex – fairness. Simple in that we often intuitively understand situations to be fair or unfair. Complex, in that the notion of fairness is very much grounded in where we are situated, including race, gender, class, economic status, country, and life experience. There is considerable scholarship on the concept of fairness, but this volume is unique in the broad range of research disciplines that have come together to examine in depth what is meant by fairness, how it can be achieved, measured, shared. From its application in law, economics and business to how it can be interpreted in cognitive neuroscience, developmental psychology and kinesiology, it integrates the visual and performing arts as essential features of fairness. Through this interdisciplinary lens, the ethical and normative dimensions of fairness are understood, drawing on its historical and philosophical origins and its role in citizenship and political obligation. Each discipline, each chapter, informs the others, to deepen our understanding of fairness.
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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 | 0,012 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,062 |
| Communication savante | 0,015 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».