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Enregistrement W2941958758 · doi:10.47925/2016.389

Actions, Consequences, and Community Boundaries

2016· article· en· W2941958758 sur OpenAlexaff
Ann Chinnery

Notice bibliographique

RevuePhilosophy of education · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePragmatism in Philosophy and Education
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraternityCommitPrivilege (computing)SociologyAgency (philosophy)LawValue (mathematics)Political scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In his engaging and provocative paper, John Covaleskie draws our attention to the question of how moral communities that value tolerance ought to respond when members of their own community commit an intolerable act.I am grateful for Covaleskie's emphasis on moral communities, instead of the more common focus on individual moral development, agency, virtues, or moral reasoning.In what follows, however, it will become clear that Covaleskie and I hold quite different views on the moral and educative worth of University of Oklahoma President David Boren's response to the Sigma Alpha Epsilon (SAE) fraternity members who had been filmed participating in racist chants. Actions And consequencesAs Covaleskie recounts, the day after the video became public, Boren issued a statement in which he condemned the SAE fraternity members: "I have a message for you," he said."You are disgraceful.You have violated all that we stand for.You should not have the privilege of calling yourselves 'Sooners.'Real Sooners are not racist.Real Sooners are not bigots," and so on. 2Boren swiftly expelled Levi Pettit and Parker Rice (the two members of the SAE fraternity who were easily identifiable on the video), disbanded the fraternity chapter, and ejected SAE members from their frat house.Covaleskie characterizes Boren's response as "public moral education," and argues that his actions were "not only justified, they were morally exemplary, and they provide us with an example of moral pedagogy." 3

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil0,767

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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