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Enregistrement W3036799252 · doi:10.1177/1473095220930766

Our curious silence about kindness in planning: Challenges of addressing vulnerability and suffering

2020· article· en· W3036799252 sur OpenAlexaboutno aff
John Forester

Notice bibliographique

RevuePlanning Theory · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFoucault, Power, and Ethics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKindnessCompassionVulnerability (computing)HumiliationShamePsychologyPitySocial psychologyHarmEconomic JusticeAutonomySilenceEmpathyAcquiescenceSociologyEnvironmental ethicsLawAestheticsPolitical scienceComputer securityPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Discussions of “justice” in planning are commonplace; discussions of “kindness,” strangely enough, are rare. Perhaps not by accident. Taking “compassion” as an empathetic, intentional orientation toward suffering, we analyze “kindness” as the situated action of compassion that requires—following and extending analysis of Martha Nussbaum—four contingent, contextually sensitive practical judgments: (1) empathetic recognition of another’s vulnerability or suffering; (2) causal/moral gauging of the sources of that vulnerability or suffering; (3) crafting of acts to mitigate that vulnerability/suffering, and (4) forming the motivation to respond practically to that Other’s situation. Diverse planning cases from Cleveland, the Canadian Yukon, and Australia illuminate these practical judgments. We show how these contingent judgments can go wrong and thereby produce not kindness but humiliation, shame and victim blaming, pity and condescension, or dependency not autonomy. In doing so, the article makes a fresh contribution toward analyzing the moral requirements of, and the risks faced in, any planning seeking to respond to others’ vulnerabilities and suffering.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0180,105
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0040,009
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 Opus0,208
Tête enseignante GPT0,417
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.

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

Citations29
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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