Sexist Beliefs in a Sexist World: Exploring the Causal Role of Sexism in Sexist Beliefs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The claim that prejudice causes prejudiced beliefs is a familiar one. Call it the causal claim. In this paper, I turn to sexism and sexist beliefs to explore the causal claim within the context of current debates in the ethics of beliefs about moral encroachment on epistemic rationality. My goal is to consider and arbitrate between plausible ways of fleshing out the idea that the non-doxastic dimensions of sexism (including its motivational and affective components as well as its structural and institutional varieties) cause sexist beliefs in a normatively significant way – that is, in a way that can render those beliefs epistemically deficient. I suggest that, in conjunction with the assumption that sexist beliefs are epistemically irrational, each position in the ethics of belief debate lends itself to a different interpretation of the causal claim: purism about epistemic rationality supports a narrow interpretation, while revisionism supports a broad one. After developing each interpretation, I argue that – at the heart of the disagreement between them – is a different story about the normative significance of the fact that evidence about an unfortunate truth has a sexist provenance. Along the way, I consider what it means for evidence to be “stacked in favor” of sexist beliefs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».