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Enregistrement W4391062080 · doi:10.1093/analys/anad026

Comments on <i>Making Monsters</i>

2023· article· en· W4391062080 sur OpenAlexaff
Audrey Yap

Notice bibliographique

RevueAnalysis · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePsychology of Moral and Emotional Judgment
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLibrary scienceVolume (thermodynamics)SociologyComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This commentary was largely written on unceded Lekwungen territory, now known as Victoria, BC, and was delivered at the Pacific APA on traditional Musqueam, Squamish and Tseil-Watuth land, known as Vancouver, BC. The material conditions that enabled me to write my commentary on this excellent and insightful book were made possible by the dispossession and genocide of Indigenous people – colonial practices that exemplified the phenomenon of dehumanization that is the subject of Making Monsters. It is largely because Indigenous people were not seen as genuine people by those who colonized their land that we are doing this work under these circumstances; this is just one among many reasons why dehumanization is not an abstract philosophical topic, but something that has shaped the circumstances of many of our lives. My comments on Smith’s book have less to do with the internal coherence of the conceptual framework as a whole, and much more to do with the ways that conceptual framework can help us counteract the oppression related to dehumanization. To that end, I want to follow two primary threads. The first thread involves Smith’s emphasis on the psychological dimension of dehumanization and the places where that focus might result in strategic difficulties. The second thread pushes in the opposite directions from some of Smith’s other critics by pointing out some places where criticizing a practice as contributing to dehumanization might not go far enough.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,103
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,751

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,103
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2240,124

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 Opus0,191
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,154 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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