Notice bibliographique
Résumé
This article proposes the comparison of two methods of analysis, semiotics, and hermeneutics, to address contemporary issues in ethical and political philosophy, through the study of the phenomenon of epistemic injustice. Conceptualized by Fricker (2007), epistemic injustice is synonymous with the denial of the value of knowledge that an individual possesses because of prejudices about the social group to which he or she belongs or is affiliated. When epistemic injustice is studied in the empirical world, it poses some crucial issues in terms of interpreting the meaning that the individual gives to the experience of injustice that he or she experiences. Although the interpretation of injustice is central to the understanding of the phenomenon itself, little research in ethical and political philosophy addresses these aspects, because of the failure to sufficiently mobilize analytical methods such as semiotics and hermeneutics. However, these two methods, usually used in other fields to deal with these aspects, allow us to question the treatment and the interpretative scope of the epistemic injustice by the different interlocutors involved in the interaction in which it is reconducted. The comparison of these two methods in the analysis of epistemic injustice finally allows us to argue in favor of the hermeneutic method, as defined by Gadamer and rethought by Code (2003), to enhance Gadamer's legacy through the analysis of ethical and political issues in human sciences research.
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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 | 0,178 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,102 |
| Communication savante | 0,034 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».