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Enregistrement W3162507335 · doi:10.29173/spectrum81

Make-Believe Spelunking

2021· article· en· W3162507335 sur OpenAlexaffvenue
Jonah Dunch

Notice bibliographique

RevueSpectrum · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePhilosophy and Literary Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormativeCriticismSociologyEpistemologyAestheticsPhilosophyLiteratureArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To what extent, and in what ways, is it possible for works of fiction to influence their readers’ ethical development? In this essay, I explore different answers to this descriptive question in philosophy and literary studies. I dub a view shared by Iris Murdoch and Martha Nussbaum as the attention account: that great works of fiction can influence their reader’s ethical development by compelling them to cultivate ethically charged attention. I then evaluate Joshua Landy’s criticism of this account and his alternative, which I dub the clarification account: that works of fiction can influence their reader’s ethical development by helping them clarify their core ethical commitments. I argue that neither the attention account nor the invitation account describes the one and only way in which works of fiction can influence their readers’ ethical development. I then ask a normative question: what ways in which works of fiction can influence our ethical development should we embrace? Drawing on Kendall Walton’s make-believe model of fictional experience, I develop an account of a third way in which works of fiction can influence their readers’ ethical development, which I call the invitation account: works of fiction can influence their readers’ ethical development by inviting them to unseat and positively revise their ethical commitments. I make the case for the invitation account by using it to analyze two contemporary novels, Rachel Cusk’s Outline and Marilynne Robinson’s Gilead. I argue that the process described by the invitation account—that is, the way of invitation—is one we should embrace.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,029
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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