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Enregistrement W4315642855 · doi:10.7202/1095385ar

The Manfred Max-Neef Thinking: A Deep Economy Rooted in the Eco-philosophical Perspective of the Deep Ecology

2023· article· en· W4315642855 sur OpenAlexvenueno aff
Clara Olmedo, Iñaki Ceberio de León

Notice bibliographique

RevueThe Trumpeter · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEconomic and Social Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReverenceDeep ecologyBeautyConvictionIntrinsic value (animal ethics)EcologyValue (mathematics)Environmental ethicsSociologyEpistemologyPerspective (graphical)PhilosophyLawPolitical scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we advance preliminary theoretical reflections on Manfred Max Neef’s thoughts related to the human scale development. From an and transdisciplinary perspective, we argue that Max-Neef moves beyond the field of Ecological Economics towards developing a Deep Economic framework, linked to the Deep Ecology framework outlined by the Norwegian philosopher Arne Næss. We elaborate our argument around two dimensions: a) Biocentrism, based on the conviction that ecology is not limited to reflections and actions toward a balanced and healthy environment to achieve humans´ well-being, but involves all forms of life and ecosystems. b) The intrinsic value of life, a complex idea that Max-Neef expressed in his conviction that the “reverence for life” cannot be solely subjected to human economic activity or interest. Biocentrism and the intrinsic value of life must be approached from a transdisciplinary and organic perspective that demands a dialogue between science-academics, non-combining reason with intuition, ethics, and beauty. this way, these two dimensions become principles that articulate Max-Neef´s Deep Economy, different to other critical approaches in the field of economics.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0040,040
Communication savante0,0060,013
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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