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Enregistrement W7117169060 · doi:10.5206/fpq/2024.1/2.18726

Not My Fault

2024· article· W7117169060 sur OpenAlexvenueno aff
Katie Peters

Notice bibliographique

RevueFeminist Philosophy Quarterly · 2024
Typearticle
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFeminist Epistemology and Gender Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeOppressionMoral responsibilityControl (management)Narrative inquiryAction (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One problem highlighted by intersectional and Black feminist theory is that not all oppressed agents are oppressed in the same ways and to the same degree. One of the implications of this for responsibility practices is that social practices of exculpation will not apply equally across all agents. This article explores two false social narratives about far-right women and evaluates them according to the standard view of moral responsibility. The first narrative of misogyny as exculpation holds that far-right women are themselves victims of oppression (of the misogyny of their own movements) and thus not blameworthy for their actions, as misogyny undermines their control and knowledge on the standard view of moral responsibility. The second narrative of infantilization as exculpation also proposes that women lack both knowledge and control on the standard view. The narrative tells us that (White) women, unable to protect themselves, must be protected and avenged by (White) men. If we assume the standard view of moral responsibility, both of these narratives impede our ability to hold far-right women responsible. By instead proposing the adoption of the rational relations view of Angela Smith, this article seeks to demonstrate how a nonvolitionalist account of responsibility can itself become a feminist response to far-right women’s extremism with larger implications for our responsibility practices as a whole.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,010

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,276 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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'admission1
Résumé présentoui

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