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Enregistrement W4372268143

Social Kinds, Conceptual Analysis, and the Operative Concept: A Reply to Haslanger

2012· article· en· W4372268143 sur OpenAlexaff
E. Díaz‐León

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAcademic and Historical Perspectives in Psychology
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyEpistemologyPsychologyPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sally Haslanger (2006) is concerned with the debate between social constructionists and error theorists about a given category, such as race or gender. For example, social constructionists about race claim that the term “race” refers to a social kind, whereas error theorists claim that the term “race” is an empty term, that is, nothing belongs to this category. It seems that this debate depends in part on the meaning of the corresponding expression, and this, according to some theorists, depends in turn on our intuitions as competent speakers. But then, what should we say if competent users of the expressions “race” and “gender” understand the terms so that being a natural or biological property is a necessary condition in order to fall under the term? If that were the case, then it would seem that a social constructionist view would be out of the question. Haslanger (2005, 2006) has argued that a social constructionist view could still be defended in that situation. In order to argue for this, she draws on the classical arguments for semantic externalism (Putnam, 1975, Burge, 1979, Kripke, 1980), which show that the intuitions of competent speakers concerning the nature of a given category, and the objective type that actually unifies the instances of that category, may come apart. In this paper I will argue that the arguments for semantic externalism concerning natural kinds do not really offer support for Haslanger’s claim that ordinary intuitions concerning social kinds are not relevant.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,034
Communication savante0,0090,046
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0280,038
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,262
Tête enseignante GPT0,610
Écart entre enseignants0,347 · 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

Citations6
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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