Notice bibliographique
Résumé
Anger-eliminativism, the view that we should, as much as possible, reduce the role anger plays in our moral lives and theories, fails in ways predictable of anti-intersectional methodologies. In failing to adopt intersectionality as a maxim of inquiry, anger-eliminativism ignores, dismisses, and misrepresents the angers of those who have clear and pressing moral reason to be angry—namely, those who face oppression. It is also problematically a priori at various levels of inquiry, insensitive to counterexamples, and begs the question of anger’s moral justification. An adequate intersectional methodology, which begins from centering anti-oppression anger, reveals significant first-order lessons about the nature and normativity of anger. One is that we can make good sense of the normative relation of “basic desert,” even though anti-oppression anger is not retributive. Centering anti-oppression anger reveals further insights about our responses to anger, including important roles for agency and moral character in the ways we face and take up anger. There is, moreover, an ethics to being wrong that must be factored into our theories of emotions like anger.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,015 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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.
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 ».