Normalization of Racism and Moral Responsibility: Against the Exculpatory Stance
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In this article, we take the case of racism in contemporary Italy as a starting point for a discussion about moral responsibility for racism in cases where ignorance is involved. We focus on the issue of the normalization of racism and its contribution to different forms of ignorance to assess the extent to which these might potentially mitigate judgments of responsibility for racism, thereby grounding an Exculpatory Stance. After illustrating the phenomenon of the normalization of racism and offering an outline of how the normalization of racism contributes to ignorance, we argue against the Exculpatory Stance by appealing to a socially situated variety of capacitarian approach to the epistemic condition of moral responsibility. This approach provides us with the tools to claim that the moral ignorance favored by the normalization of racism does not mitigate judgments of individual responsibility. Finally, we point out that the interdependence of individual responsibility and the social environment is such that, in addition to backward‐looking individual responsibilities for racism, there are also forward‐looking, both individual and shared, responsibilities to counter racism in its various manifestations and the increased risk of moral ignorance connected to its normalization.
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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 | 0,023 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,107 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».