Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the relations between self-esteem and competition. Self-esteem is a very important good and competition is a widespread phenomenon. They are commonly linked, as people often seek self-esteem through success in competition. Although competition in fact generates valuable consequences and can to some extent foster self-esteem, empirical research suggests that competition has a strong tendency to undermine self-esteem. To be sure, competition is not the source of all problematic deficits in self-esteem, and it can arise for, or undercut goods other than self-esteem. But the relation between competition and access to self-esteem is still significant, and it is worth asking how we might foster a desirable distribution of the latter in the face of difficulties created by the former. That is the question addressed in this paper. The approach I propose neither recommends self-denial nor the uncritical celebration of the rat race. It charts instead a solidaristic path to support the social conditions of the self-esteem of each individual. The paper proceeds as follows. I start, in section 2, by clarifying key concepts involved in the discussion. In section 3, I identify ten mechanisms that support individuals’ self-esteem and impose limits on competition. I focus, in particular, on the challenges faced by people in their practices of work. In section 4, I outline prudential and moral arguments to justify the use of the proposed mechanisms. Section 5 concludes with remarks on the role of social criticism in the processes of change implementing the mechanisms.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».