Epistemic Injustice and Recognition Theory: A New Conversation —Afterword
Notice bibliographique
Résumé
The notion of recognition is an ethically potent resource for understanding human relational needs; and its negative counterpart, misrecognition, an equally potent resource for critique. Axel Honneth’s rich account focuses our attention on recognition’s role in securing basic self-confidence, moral self-respect, and self-esteem. With these loci of recognition in place, we are enabled to raise the intriguing question whether each of these may be extended to apply specifically to the epistemic dimension of our agency and selfhood. Might we talk intelligibly—while staying in tune with Honneth’s concepts and their Hegelian key—of a generic idea of epistemic recognition? Such an idea might itself be seen to apply at the same three levels to indicate: first, basic epistemic self-confidence; second, our status as epistemically responsible; and third, a certain epistemic self-esteem that reflects the epistemic esteem we receive from others. The papers in this volume surely sound a chord in the affirmative, and together they steer us towards a multifaceted conception of how epistemic injustice is related to epistemic misrecognition, and indeed how we might construe a positive relation of epistemic recognition.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,025 |
| Communication savante | 0,009 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».