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Enregistrement W4406997649 · doi:10.1515/9780691270944

Animals, Robots, Gods

2024· book· en· W4406997649 sur OpenAlexaboutno aff
W. P. Keane

Notice bibliographique

RevuePrinceton University Press eBooks · 2024
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEurasian Exchange Networks
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobotComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A mind-expanding exploration of the ethical bonds we share with the nonhuman Moral relationships saturate the living world, and the line between the human and nonhuman is blurrier than we might think. Animals, Robots, Gods provides a bold new vision of ethics defined less by the individual mind or society and more by our interactions with those around us, whether they are the pets we keep, the gods we believe in, or the machines we endow with life. Drawing on pioneering fieldwork around the globe by some of today’s leading researchers, acclaimed anthropologist Webb Keane invites us to expand our moral imagination. We learn about the ethical dilemmas of South Asian animal rights activists, Balinese cockfighters, cowboys, and Japanese robot fanciers. We meet a hunter in the Yukon who explains to a bear why it must come out of hibernation and generously give itself up to him, a cancer sufferer in Thailand who sees his tumor as a reincarnated ox, and a computer that persuades users to confess their anxieties as if they were patients on a psychiatrist’s couch. Through these and other stories, Keane challenges us to rethink our most basic ideas about who—and what—we deem worthy of moral consideration. Brimming with charm, wit, and insight, Animals, Robots, Gods reveals how centuries of conversations between us and nonhumans inform our conceptions of morality and will continue to guide us in the age of AI and beyond.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,042
Communication savante0,0090,013
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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