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Enregistrement W2474003106 · doi:10.22329/p.v9i2.4275

Judging Inappropriateness in Actions Expressing Emotion: A Feminist Perspective

2014· article· en· W2474003106 sur OpenAlexvenueno aff
Frances Bottenberg

Notice bibliographique

RevuePhaenEx · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Philosophy and Ethics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrrationalityNormativeAngerPsychologyInjusticeExpression (computer science)Social psychologyPerspective (graphical)PerceptionDisgustEmotiveEpistemologyRationality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Actions expressing strong emotions such as anger can be appropriate responses when an agent judges a serious injustice to have been committed. Certainly, a woman can experience these conditions and express herself through actions such as gesturing aggressively, gritting her teeth, or lashing out verbally. If she is consequently labeled “crazy,” “hysterical,” or “a bitch,” what has gone awry? This paper offers an analysis of the common charge of inappropriateness in the case of women’s actions expressing emotion. To begin, I will present core normative distinctions that define appropriate emotional expression. Following this, the “double-bind” of women’s actions expressing emotion will be explored with reference to the conflicting normative practices outlined in the first section of the paper. Put briefly, when a female agent surpasses gendered behavioral expectations, she is seen as having failed what can be called the first test of social coping. The perception of this failure shuts down further avenues for interpreting her behavior. Instead, the social inappropriateness of her emotion is used as further proof of irrationality. The arguments of the second section leave no doubt that gendered norms in the case of actions expressing emotions must be rejected both on epistemological and moral grounds. The final section of the paper explores epistemically and ethically viable alternatives for deciding the rational appropriateness of actions expressing emotion.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,875
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations0
Publié2014
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