Notice bibliographique
Résumé
Theories of recognition tend to assume that the archetypal form of recognition is a relationship between two individual subjects. This is because they also assume that only individuals can express recognitive attitudes such as care, respect, and esteem. At the same time, these theories often proceed as if other types of entities can engage in recognition. They may, for instance, claim that a state’s laws give appropriate acknowledgement to some people but not to others. Or they may argue that a social institution – such as a police force or welfare system – may recognize some people but not others. However, there is often a failure to ask who or what is doing the recognition in these cases and others like them. Is it the state, police force, or welfare system which is itself the active agent of recognition? Or is it a group of individuals who are doing the recognition by means of the laws and institutions in question? In this chapter, I want to consider whether another kind of entity can be regarded as playing a similar role in relationships of recognition. Could it be argued that a social environment can recognize some of the subjects who are located in it? Or is such an environment only the means by which one group of individuals recognizes another? I shall explore these questions by considering whether a concept of collective or accumulative harm can be used to understand how an environment may play a part in a network of recognition relationships. And in order to see how these questions play out in practice, I shall consider three specific environments of recognition: Swiss public space affected as it is by a ban on the building of minarets, Quebec’s visage linguistique in which the French language enjoys a certain priority, and the public space of US states which continue to fly the Confederate flag.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,063 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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.
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 ».