Notice bibliographique
Résumé
What might participatory deliberative democracy look like in complex, mass societies? Cristina Lafont’s Democracy Without Shortcuts (2019) challenges us to revisit this question by taking contemporary democratic theory to task for recommending a variety of shortcuts that would seem to reconcile democratic self-government with complex, mass societies, but do so by requiring ‘blind deference’ of citizens to decisions made by others. Here I make three general points. First, democracy is possible in mass, complex societies just because democratic societies and governments are full of shortcuts, through representation, political, epistemic and advocacy divisions of labour, differentiated institutions, multi-level governance, and trust relationships both among citizens and between citizens and governments. Few of these shortcuts require ‘blind deference’ of citizens. Second, because complex societies are highly differentiated in their structures, they also multiply opportunities for participation in ways that Lafont does not theorise owing to a statist focus on constitutional, rights-based politics. But, third, in arguing against shortcuts, Lafont underscores the importance of assessing the many kinds of principal–agent relationships in complex mass societies to ensure they advance rather than undermine the norms of participatory deliberative democracy.
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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 | 0,023 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,027 |
| Communication savante | 0,010 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».