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Enregistrement W4230212939 · doi:10.32920/ryerson.14661915

Public Reason and Public Policy: the Need for Epistemic Realism in Political Argument

2021· preprint· en· W4230212939 sur OpenAlexaffabout
James D. Rinn

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Philosophy and Ethics
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityToronto Public HealthUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic reasonArgument (complex analysis)PoliticsRealismDutyPremiseDemocracySubjectivismPolitical scienceLaw and economicsEpistemologySociologyDeliberative democracyPublic sphereLawPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the concept of public reason, the regime of principles and rules under which political argument in a liberal-democratic society should be conducted. It examines the two most prominent accounts of public reason: John Rawls’, which derives rules of public reason from a presumed duty of mutual respect, and Jurgen Habermas’, which begins with the premise that communication is a necessary condition for knowledge. It then answers subjectivist objections to public reason, and concludes that public reason is ultimately defined and upheld by a shared commitment to epistemic realism: the understanding that we inhabit a shared world made up of mind-independent objects that can be known by all members of that shared world. The paper then examines the Canadian citizenry’s willingness and capacity to engage in public reason and the government’s ability to facilitate it, and concludes that in the absence of political will or a pre-existing culture of public reason, the burden of promoting and sustaining it will fall to organized and motivated sub-sectors of civil society. Keywords: Public Reason, Public Policy, Rawls, Habermas, Political Knowledge, Civil Society

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,161

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0080,078
Communication savante0,0180,028
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0110,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
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