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Enregistrement W2910682754 · doi:10.1080/21550085.2018.1562530

Two Concepts of Wrongful Harm: A Response

2018· article· en· W2910682754 sur OpenAlexaff
Idil Boran

Notice bibliographique

RevueEthics Policy & Environment · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmPoliticsVulnerability (computing)SociologyLaw and economicsEnvironmental ethicsEpistemologyPolitical scienceLawComputer scienceComputer securityPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the window of opportunity to limit global average warming to 1.5 °C above pre-industrial levels is narrowing, the impacts of climate change are already being experienced around the world. No longer of merely theoretical interest, the issue of ‘loss and damage’ has become central to climate politics. Against this backdrop, old concepts of responsibility and wrongful harm are being revisited. Boran (2017) proposed moving away from an interactional conception of harm to an architectural one. The former supports the widely shared view that wrongful harm results from actions. The latter turns the spotlight on complexity and social practices. In response to critical appraisals, this short essay revisits key components of an architectural conception of harm. An architectural approach is not an analytic tool to answer the epistemic challenges in singling out those who are causally responsible as a discrete problem. It is an encompassing theoretical framework drawing a picture of a world where vulnerability is inseparably tied to a complex web of social, political, and institutional interrelations. Wrongful harm resulting from climate impacts is inextricable from the constructed environment and everyday practices forming a complex web of social and political interconnections.

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)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,078
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,235

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,078
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0130,133
Communication savante0,0190,057
Science ouverte0,0050,032
Intégrité de la recherche0,0420,060
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,193
Tête enseignante GPT0,586
Écart entre enseignants0,392 · 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

Citations0
Publié2018
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