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Enregistrement W2621226479 · doi:10.1080/13698230.2017.1328093

Compromise, pluralism, and deliberation

2017· article· en· W2621226479 sur OpenAlexaff
Daniel Weinstock

Notice bibliographique

RevueCritical Review of International Social and Political Philosophy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Philosophy and Ethics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompromiseDeliberationPluralism (philosophy)Law and economicsPolitical sciencePoliticsDemocracyDeliberative democracyPositive economicsSociologyEpistemologyLawEconomicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pluralism that marks modern, pluralist liberal democracies makes compromise an attractive goal of democratic decision-making. Compromise differs from consensus in that it is viewed as sub-optimal by all parties relative to the disagreement at hand, but preferable to the absence of agreement, as long as that which is agreed to does not require by any party the sacrifice of a fundamental value. Voting does not vitiate the need for compromise in democracies, given that all practicable electoral systems are only imperfect ways of translating political preferences into democratic representation. What’s more, deliberation aimed at consensus is inappropriate, and potentially counter-productive, in the context of pluralist liberal democracies. Deliberation aimed at compromise, rather than consensus, should therefore be promoted and practiced in pluralist liberal democracies. It requires deliberative procedures distinct from those that characterize deliberation aimed at consensus, in that it requires of parties to a disagreement that they be transparent about their comprehensive conceptions of the good, in order to be able to measure the mutual concession that parties make to one another in deliberation.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,084
Communication savante0,0100,011
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,311 · 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
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

Citations61
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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