WORDS, WORDS, WORDS ON THE ROLE OF LANGUAGE IN CURRENT ELCIC DISCUSSIONS
Notice bibliographique
Résumé
This essay was composed at the request of the National Church Council of the Evangelical Lutheran Church in Canada to assist the church in considering the matter of the blessing of same-sex relationships. Nestled among our family cookbooks is a volume entitled Foods that Harm, Foods that Heal. So, too, words, names, labels: some can hurt, some can heal. Or mislead and confuse. “Conservative”? “Liberal”? We likely have some idea of what we mean when we apply these labels to others or to ourselves. But your “conservative ” may be my “liberal, ” and vice-versa. In discussing divisive issues, it’s important to see how words, labels, and names function, and how they can heal or harm. Names – Now, and Then Corporations have millions invested in their names, logos, and slogans, part of the “branding ” of almost everything today (Klein, 2000). They may invent a character – Betty Crocker, the Glad Man – and that character is that company for the general public: friendly, smiling, helpful, or sitting around waiting for a Maytag service call. Corporations do not want to acquire “a bad name. ” Nor do we. Indeed, in our digital age we may worry that our name – or our government or bank numbers – may be stolen and along with it our legal and financial identity, our public “person. ” On the other hand, while we anxiously protect our identifying “numbers, ” we may at the same time object to being simply “a number” rather than a name – a person. For names are not simply breath and sound, or symbols in black and white on a page. Unless a name deliberately masks the true purpose of a group (an anti-environmental group masquerading under a “green ” name, for example), a name represents the essence, the very being, of what is named: • An illness: if we can name it, we can hope to treat it. • A thing: “Go to sleep, it’s just a shadow on the wall.”
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».