Epistemic Diversity and Epistemic Advantage: A Comparison of Two Causal Theories in Feminist Epistemology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Feminist epistemology aims to propose epistemic reasons for increasing the representation of women or socially subordinated people in science. This is typically done—albeit often only implicitly—by positing a causal mechanism through which the representation of sociodemographic minorities exerts a positive effect on scientific advancement. Two types of causal theories can be identified. The “epistemic diversity thesis” presents a causal path from sociodemographic diversity to scientific progress mediated by epistemic diversity. The “thesis of epistemic advantage” proposes a causal path from social subjugation to capacity for inquiry. The latter theory is defined with substantial ambiguity in the existing literature, and I present an explicit causal reformulation that disambiguates it. The epistemic diversity thesis focuses on the effect of group composition on collective epistemic performance and is largely silent about what kind of characteristics lead to individual epistemic excellence. On the other hand, the thesis of epistemic advantage seeks to identify sociodemographic background conditions that make certain epistemic agents strictly better knowers or inquirers than others and pays little attention to the synergistic effects of diverse group composition. Such a difference in the causal structure reflects the diverging political characteristics of the two theories.
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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 | 0,028 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,033 |
| Communication savante | 0,007 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,000 |
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 ».