Notice bibliographique
Résumé
Abstract Prejudiced beliefs may certainly seem like defective beliefs. But in what sense defective? No doubt, many of them will be false. Some will also be harmful. But many philosophers further argue that prejudiced belief is defective also in the sense that it could only arise from distinctive kinds of epistemic irrationality: we could acquire or retain our prejudiced beliefs only by culpably violating our epistemic responsibilities. Moreover, it is assumed that we are morally responsible for the harms that our prejudiced beliefs cause only because, in forming these beliefs in the first place, we are violating our epistemic responsibilities. This book argues that these common convictions are false and misguided. It shows in detail that there can be plenty of epistemically justified pathways to prejudiced belief. Moreover, it argues that it is a mistake to lean on the concept of epistemic responsibility to give content to ethical responsibilities. In particular, this would unreasonably burden victims of prejudice with having to show that their victimizers were in a position to know better. Accordingly, this book develops an account of moral responsibility for harm which does not depend on finding grounds for epistemic blame. In support of this view, the book offers a number of examples and case studies at individual, collective, and institutional levels of decision making. Additionally, it develops a systematic platform for “non-ideal epistemology” which would apply also to a wide range of other socio-epistemic phenomena of current concern, such as fake news, conspiracy theories, science scepticism, and more.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,087 | 0,027 |
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 ».