Thomas C. Leonard. Illiberal Reformers: Race, Eugenics, and American Economics in the Progressive Era.
Notice bibliographique
Résumé
Eugenics—the practice of encouraging the breeding of the “fit” while discouraging the breeding of the “unfit”—has attracted extensive scholarly interest in the last thirty years. As Thomas C. Leonard argues in his fine book Illiberal Reformers, eugenics was not, as many continue to insist on believing, marginal pseudo-science. It was science, and not only its basic precepts (that “feeblemindedness” was hereditary and that feebleminded persons’ higher birth rates would lead to race suicide) but also its policy recommendations (excluding the eugenically unfit via migration control, birth control, and forced sterilization) were widely shared and endorsed by the scientists, university presidents, journal editors, constitutional court justices, and upper-middle-class activists (among others) who defined American public debate. At least one U.S. president, Woodrow Wilson, had once been a strong supporter of eugenics and might well have tempered his support once in the Oval Office only out of political expediency (xii–xiii). Indeed, until the 1920s, critics of eugenics were the marginal ones, and they often founded their opposition to eugenics in nonscientific doctrines such as Roman Catholicism.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».