The Darker Angels of Our Nature: Refuting the Pinker Theory of History and Violence, ed. Philip Dwyer and Mark Micale
Notice bibliographique
Résumé
Assiduous readers of the EHR might recall my long review article on recent work in early modern violence that focused on Steven Pinker’s landmark survey The Better Angels of Our Nature (2011), followed by a discussion of recent work by specialists of criminal history of the early modern era (ante, cxxviii [2013], pp. 367–400). My critique of his work complained of ‘page after page of wild exaggeration, hyperbole, junk statistics and reference to fiction as if it were fact’. This legitimate annoyance was, I thought, largely salvaged by his presentation of work on the underpinnings of our moral bearings that trigger so much violence. That work does not differ substantially from Robert Sapolsky’s big book from 2017, Behave. Pinker confers credit for the drastic decline of violence in the West on Enlightenment ideas. His chronology is off by a full century, however. Leviathan claimed a monopoly over violence, and people had good reasons to trust Big Government to protect their lives and property and to punish wrongdoers.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».