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Enregistrement W4206700969 · doi:10.1163/22124810-2020004

Deliberating across Difference

2020· article· en· W4206700969 sur OpenAlexaboutno aff
Afsoun Afsahi

Notice bibliographique

RevueJournal of Law Religion and State · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Society, and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeliberationArbitrationPerspective (graphical)EmpathyPolitical scienceScale (ratio)Key (lock)Deliberative democracySociologyLaw and economicsPublic relationsLawSocial psychologyPsychologyComputer scienceDemocracyGeographyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines two cases of deliberation on the issue of religious arbitration in Canada: first, the Sharia law debate in Ontario (deliberation in the larger public sphere); and second, a deliberation on religious arbitration in British Columbia (deliberation in a small-scale structured setting). Relying on both secondary and original data, this article demonstrates that while the Sharia law debate failed to fulfill the key functions of a deliberative engagement, the small-scale deliberation was able to achieve all three functions: participants had the chance to express their opinions; there was ample dialogue and communication evident by increased empathy, perspective-taking ability, and knowledge gains; and finally, participants were able to come to a decision, however broad, together. Through this comparison, the article highlights key barriers to deliberation across differences and concludes with some suggestions for carrying out such engagements in the future.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,294 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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