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Enregistrement W4319443662 · doi:10.1177/01914537221147931

Fact versus feeling: What post-truth scholarship can learn from the feminist phenomenology of affect

2023· article· en· W4319443662 sur OpenAlexaff
Erica Harris

Notice bibliographique

RevuePhilosophy & Social Criticism · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Feminism, and Media
Établissements canadiensDawson College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeelingPhenomenology (philosophy)EpistemologyTranscendental numberPsychoanalytic theoryAffect (linguistics)ScholarshipPsychologyIrrational numberSociologySocial psychologyPhilosophyPsychoanalysisLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although it is a relatively new phenomenon, the most popular descriptions of post-truth operate within the boundaries of the classical dichotomy between emotion and reason that dates back to Plato’s Phaedrus: both, to some extent, view emotions as impediments to knowledge and our ability to live morally upstanding lives (248a-b). Post-truth, which is seen as a threat to reason, social cohesion, and fact-based knowledge claims, is either viewed as the outcome of the failure of our cognitive apparatus, or a consequence of our unchecked thirst for stories that provoke dramatic feelings. From a feminist point of view, this should give us pause, since the arguments used to dismiss post-truth resemble those that dismissed women’s experiences and emotions as idiosyncratic or irrational. Have post-truth scholars been too hasty in their judgment of emotion-based knowledge claims? In this essay, I explore the transcendental role of emotion in its relationship to epistemic knowledge claims and argue that emotion should be given a more primordial status in the analysis of post-factuality. I do this by exploring the psychoanalytic and phenomenological analysis of affect, especially Sara Ahmed’s feminist phenomenology of embodiment.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,057
Communication savante0,0090,023
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0050,006
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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,233 · 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.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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