Notice bibliographique
Résumé
Trigger warnings have been the flashpoints of many discussions in recent years. A prominent claim among those arguing against trigger warnings is what I will call the “coddling argument” (CA), according to which trigger warnings coddle by allowing people to avoid ideas that they disagree with or find difficult. In this paper, I try to both make sense of and refute the coddling argument from a vice epistemological perspective. As I argue, CA is best understood as an expression of concern about the encouragement of epistemic vices, specifically in higher education, which lead to people avoiding and closing themselves off from difficult or challenging topics. I argue that this is misguided: trigger warnings exist for people who need to be warned about certain contents because they already know about these issues. Demands for such warnings are usually made by those who have themselves experienced the difficult things defenders of CA purport they are trying to hide from. We do, however, need to take into account that trigger warnings might be misused by those who really do need to learn about topics that might be a trigger for others, and I will discuss how this issue could be addressed.
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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 | 0,021 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,074 |
| Communication savante | 0,013 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».