A troubled inheritance: Overcoming the temporality problem in cases of historical injustice
Notice bibliographique
Résumé
Debates about historical injustices face the “temporality problem”; they need to explain how the living can, on the one hand, be held accountable, and, on the other hand, be made whole relative to wrongs committed in the distant past. In this paper, we critically examine and object to three influential views on offer: enduring or structural accounts, institutional liability accounts, and national community accounts. We argue that while these views are initially attractive, each in their own way, they face a common problem: they appeal to contingent features of historical injustices. Consequently, they struggle to capture real or very similar cases. We propose a novel account in which inherited agency, which emerges from lineages of social learning, links past and present generations. Given that social learning is a non-contingent feature of intergenerational communities, it provides a stronger solution to the “temporality problem”. To be a member of an intergenerational community is to be the product of one or more lineages of social learning and to inherit a ledger of moral claims and debts from past generations of those very lineages.
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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 | 0,030 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,034 |
| Communication savante | 0,011 | 0,039 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».