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Enregistrement W2467393395 · doi:10.1017/cbo9781139086356.009

In defense of virtue

2012· book-chapter· en· W2467393395 sur OpenAlexaff
Laura Thaut, Janice Gross Stein, Michael Barnett

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Conflict Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirtuePolitical scienceEnvironmental ethicsHumanitarian aidLaw and economicsPublic relationsLawSociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Humanitarian organizations, like most virtuous organizations, help us live an ethical life. It is often impossible practically, or prohibitively expensive, to do the right thing on our own. Many of us are deeply concerned about human suffering in places like Darfur, but cannot directly help these distant strangers. Instead the most that we can do is support humanitarian agencies that have the desire and the capacity to act in ways that are consistent with our values. By supporting humanitarian organizations we turn them into our ethical agents. We contribute to humanitarian organizations because we believe both in what they stand for and that they can and will do what they promise. What happens to virtuous organizations when beliefs about their values and their effectiveness are shaken or can no longer be sustained by faith, when their legitimacy and their credibility are questioned? For much of their history humanitarian organizations were credible in large part because they were legitimate, a legitimacy based largely on their social purpose. Acting in the name of humanity and according to universal principles, they were helping the world’s most vulnerable populations. Yet over the last several decades the “virtue” of humanitarian organizations has been challenged; whether their actions are truly consistent with the values of the international community – a question of legitimacy – and whether they can credibly carry out their stated goals – an issue of credibility – came into question.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,026
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,245 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations12
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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