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Enregistrement W4313493476 · doi:10.4324/9781003189978

Conversations on Empathy

2023· book· en· W4313493476 sur OpenAlexfundno aff
Francesca Mezzenzana, Daniela M. Peluso

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of KentVolkswagen FoundationYork UniversityUS-UK Fulbright CommissionUniversity of OxfordNational Geographic SocietyWenner-Gren Foundation
Mots-clésEmpathyPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conversations on EmpathyIn the aftermath of a global pandemic, amidst new and ongoing wars, genocide, inequality, and staggering ecological collapse, some in the public and political arenas have argued that we are in desperate need of greater empathy -be this with our neighbours, refugees, war victims, the vulnerable, or disappearing animal and plant species.This interdisciplinary volume asks the crucial questions: How does a better understanding of empathy contribute, if at all, to our understanding of others?How is it implicated in the ways we perceive, understand and constitute others as subjects?Conversations on Empathy examines how empathy might be enacted and experienced -either as a way to highlight forms of otherness or, instead, to overcome what might otherwise appear to be irreducible differences.It explores the ways in which empathy enables us to understand, imagine, and create sameness and otherness in our everyday intersubjective encounters focusing on a varied range of "radical others" -others who are perceived as being dramatically different from oneself.With a focus on the importance of empathy to understand difference, the book contends that the role of empathy is critical -now more than ever -for thinking about local and global challenges of interconnectedness, care and justice.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,011
Communication savante0,0080,012
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,008

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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