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Enregistrement W4409476416 · doi:10.7202/1117230ar

Comment les théories philosophiques sur le racisme pourraient-elles éclairer le spécisme ordinaire ?

2024· article· fr· W4409476416 sur OpenAlexaffvenue
Luc Faucher

Notice bibliographique

RevueLes ateliers de l éthique · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical Race Theory in Education
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Même s’il existe un large consensus dans le domaine des études sur le racisme concernant le fait que le concept de « racisme » est essentiellement « normatif », une discussion bat son plein dans ce domaine entre les nombreux partisans du normativisme et ceux qui prônent une position descriptiviste. C’est ce débat que je revisite dans cet article. Dans ce cadre, je m’intéresse moins au débat « sémantique » concernant le type de concept (évaluatif ou descriptif) qu’est celui de « racisme » qu’à la proposition d’auteurs comme Mills et Shelby au sujet de la nature du « phénomène » désigné par le terme (donc à un débat de nature plus « métaphysique »). J’aimerais expliquer et développer cette proposition et suggérer l’idée qu’elle pourrait permettre de mieux comprendre ce que je nomme le « spécisme ordinaire » (c’est-à-dire la forme la plus courante du spécisme dans les sociétés occidentales actuelles). Pour ce faire, je présente d’abord les différentes façons de comprendre le racisme et j’avance que les modèles agentiels devraient être supplémentés par une approche non agentielle du phénomène. Je montre ensuite comment cette proposition pourrait mieux rendre compte du spécisme ordinaire. Je réfléchis finalement sur les différents mécanismes par lesquels ce spécisme peut fonctionner et je propose un type d’investigation qui devrait être exploré plus avant par ceux et celles qui voudraient l’étudier et le contrer.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,027
Communication savante0,0080,012
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,007
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,291 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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