Citizens, Madmen and Children: Equality, Uncertainty, Freedom and the Definition of State.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, I argue that a fundamental tradeoff between freedom and equality in human social organization is, in fact, a learnable schedule for the management of uncertainty for an individual agent operating in a social world pervaded with randomness. This implies that political organization and state structures may be viewed as different ways of handling uncertainty, each trading off freedom and equality in a slightly different manner, but each with an equivalent, and theoretically symmetric, balance between the two. I will argue that uncertainty in an intelligent agent arises from one of three primary sources. First, the agent’s logical, objective, mental model of the environment may be noisy. Second, subjective, affective appraisals, of other individuals, their behaviours, and their intentions may present substantial randomness. Finally, the relationship between the objective, real, external world, to the subjective, internal world of the agent may be blurry. As I will show, in any basic two-level Bayesian model of reasoning, these same three sources of uncertainty naturally arise as three learnable parameters. These three parameters govern the operation of the model, but must be traded-off against each other. Furthermore, I will give these three dimensions of uncertainty some theoretical validity, by showing how they pervasively occur across a wide swatch of literatures as three dimensions of political freedom and equality. The relationship between the parameters and the freedoms is a key step in gaining a better understanding of political movements. For example, I discuss how the transition from mechanical solidarity to organic solidarity during the industrial revolution in the 19th century, as described by Durkheim, is in fact a shift in the management of uncertainty to one focused on immediate meanings to one focused on trust. Further, such shifts may be purposefully initiated by politically interested groups, by spreading new narratives or introducing new policy. Viewed as uncertainty management, any shifts so induced should be carefully evaluated in terms of what freedoms it compromises, with smoother transitions assured for shifts that remain in a position of equilibrium with respect to freedom and equality.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,032 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».