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Enregistrement W2898505667 · doi:10.1111/phc3.12553

Cartesian prejudice: Gender, education and authority in Poulain de la Barre

2018· article· en· W2898505667 sur OpenAlexafffund
Amy M. Schmitter

Notice bibliographique

RevuePhilosophy Compass · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueReligion, Gender, and Enlightenment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPrejudice (legal term)EpistemologyVoluntarism (philosophy)Status quoDoxastic logicPassionSociologyPoliticsDistrustSocial psychologyIdentity (music)PsychologyPhilosophyPolitical scienceAestheticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The 17th century author François Poulain de la Barre was both an important contributor to the history of feminist thought and a thoroughgoing Cartesian. Poulain borrows from many of Descartes's doctrines, including his dualism, distrust of epistemic authority, accounts of imagination, and passion, and at least some aspects of his doxastic voluntarism; here, I examine how he uses a Cartesian notion of prejudice for an anti‐essentializing philosophy of women's education and the formation of the tastes, talents, and interests of individuals. “Prejudice” remains Descartes's notion of an entrenched, yet self‐imposed doxastic commitment, but also takes on the sense of social‐political group bias, founded on custom, transmitted through education, serving interests, and forming social expectations. Poulain also expands on the Cartesian notion and themes by emphasizing widespread yet unjustified social opinions in favor of the status quo in both epistemic practices and epistemic authorities, while considering how biased beliefs about sexual difference and gender identity can be internalized even by those who suffer most from them. At the same time, he shows how powerful Cartesian concepts can be for feminist methodology.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0080,035
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,250 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations23
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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