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Enregistrement W2981723007 · doi:10.1177/1478929919881332

The Moral Foundations of Public Engagement: Does Political Science, as a Discipline, Have an Ethics?

2019· article· en· W2981723007 sur OpenAlexaff
Matthew Flinders, Leslie A. Pal

Notice bibliographique

RevuePolitical Studies Review · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Science Research and Education
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsPraxisSociologyEnvironmental ethicsCriticismPolitical sciencePolitical philosophyCLARITYPublic engagementCitizenshipDemocracyDeliberative democracyArgument (complex analysis)Social sciencePublic relationsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, the discipline of political science has been the focus of extensive criticism from observers based both within and beyond the academy. This is reflected in a sizable number of scholars who have called for the discipline to recognize its obligations to the public, and especially to supporting active citizenship, promoting democratic participation and addressing major social challenges. This emphasis on ‘making political science matter’ has also been stressed beyond the academy as funders, politicians and potential research-users place ever-greater emphasis on incentivizing and rewarding ‘impact’, ‘relevance’ and demonstrable ‘public value’. The central argument of this article is that what has been missing from this debate is any sense of clarity around whether what is being demanded is greater engagement by political science as a discipline or greater engagement by political scientists as individuals. This raises distinctive questions about the moral foundations and professional ethics of political science which we explore not through a traditional focus on defending or sustaining liberal democracy but through a deeper and more subtle emphasis on the praxis of ‘doing’ political science.

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)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · 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 enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0080,070
Communication savante0,0230,019
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0150,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,365
Tête enseignante GPT0,574
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineÉvaluation
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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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