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Enregistrement W4253535460 · doi:10.1093/oso/9780190655136.001.0001

Understanding Virtue

2020· book· en· W4253535460 sur OpenAlex
Jennifer Cole Wright, Michael T. Warren, Nancy E. Snow

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLeadership, Courage, and Heroism Studies
Établissements canadiensLearning PartnershipUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirtueComputer sciencePhilosophyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The last thirty years has seen a resurgence of interest in virtue among philosophers, psychologists, and educators. As is often the case with interdisciplinary endeavors, this renewed interest in virtue faces an important challenge—namely, successfully standing up to the requirements imposed by different disciplinary standards. For virtue, this means developing an account that practitioners from multiple disciplines will find sufficiently rigorous, substantive, and useful. Our volume was born in response to this interdisciplinary challenge. Its objective here is twofold. First, drawing on Whole Trait Theory in psychology and Aristotelian virtue ethics, it offers accounts of virtue and character that are both philosophically sound and psychologically realistic—and thus, able to be meaningfully operationalized into empirically measurable variables. Second, it offers a range of strategies for how virtue and character (so conceived) can be systematically measured, relying on the insights from the latest research in personality, social, developmental, and cognitive psychology, and psychological science more broadly. It thereby seeks to contribute to the emerging science of the measurement of virtue and character.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil1,000

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,008

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 Opus0,364
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,029 · 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

En bref

Citations103
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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