MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4296144073 · doi:10.3167/jla.2022.060106

Addressing Serious Harm, Reconsidering Policy and Building Towards Repair

2022· article· en· W4296144073 sur OpenAlexaff
Rine Vieth

Notice bibliographique

RevueJournal of Legal Anthropology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueEthics in medical practice
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmFraming (construction)Academic freedomArgument (complex analysis)SociologyLawPolitical scienceHigher educationHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This commentary draws on personal experiences, my time spent discussing acts of harm in the academy with activists, and a review of various incidences on issues of academic harm and responsibility. Over the last few years, I have observed numerous high-profile cases in anthropology – in various countries and various contexts – that have elicited a significant public response. Some frame this kind of harm as the proverbial ‘few bad apples’, an approach I reject as it ignores what enables harm. Alternatively, some attempt to use the idea of ‘academic freedom’ as a way to sidestep questions of interpersonal obligations. Recently, I have encountered this line of argument in defences made by some against allegations about John Comaroff, such as media pieces that I note have been later cross-posted to his own website (Comaroff 2022; Walsh 2022). Instead of settling into a debate about what is or is not ‘academic freedom’, I here highlight a different reorientation, a shift in framing: what I have called, in conversations with friends and collaborators, ‘academic responsibility’. This reminds us that whereas academic freedom is frequently framed as a freedom to or a freedom from , academic responsibility emphasises our responsibilities as scholars and the obligations which follow to others. This includes a refusal of what Zoe Todd (2019) calls a ‘failure of imagination’ – we can and must envision different ways of building scholarly spaces beyond what we ourselves have seen or experienced in the academy.

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 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,207
Tête enseignante GPT0,541
Écart entre enseignants0,334 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Legal AnthropologyMême sujetEthics in medical practiceTravaux en français237 207