Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,029 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».