Notice bibliographique
Résumé
Gaslighters make their targets feel defective for possessing mental states to which they are entitled. This kind of deceptive manipulation is universally condemned as wrongful and destructive by philosophers and psychologists, as it destroys its target’s epistemic agency and psychological well-being and can be epistemically unjust. But these issues apply to gaslighting that is downward-facing—where the powerful gaslight the vulnerable—and gaslighting is not always like this. When the traditional power dynamic is reversed and a vulnerable agent gaslights her powerful oppressor to defend herself from being wronged, I call it gaslighting-up and argue that such behavior is morally permissible and epistemically valuable. It enables abuse victims to avoid harm and to resist the very epistemic domination that is caused by abusive gaslighting, enables marginalized agents to safely protest bigotry and avoid the kind of testimonial injustice that they would face from traditional epistemic gaslighting, and even epistemically benefits its dogmatic targets by giving them a healthy dose of epistemic humility. So, rather than condemning gaslighting as intrinsically, universally bad, we should take a nuanced view and consider it in the context of real-world power dynamics and the role it plays in reinforcing and destabilizing these.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».