“Spiritual Metrics as a Bulwark Against Secularization”
Notice bibliographique
Résumé
Almost a year and a half ago, on May 4, 2023, the Accord Research Alliance (ARA) community of practice of the Accord Network organized a virtual symposium to discuss David Bronkema’s “Spiritual Metrics as a Bulwark Against Secularization: Reflections on Jayakumar Christian’s Words at the ARA on “Slicing Off” the Spiritual.” The purpose of the symposium, and of Bronkema’s thought piece that underpinned it (and published as part of this issue of the journal), was to tackle the critique advanced by Jayakumar Christian in the ARA pre-conference intensive of October 2022 on the danger of engaging in spiritual metrics in a way that separated out the spiritual from everything else. The symposium was moderated by Peter Howard of the Accord Network. The first part consisted of introductory remarks by David Bronkema (a professor at Eastern University) and responses to Bronkema’s paper by Jayakumar Christian (former National Director, World Vision India), James Waters (founder and director Kingdom Impact, Ltd.), Katie Toop (senior director of transformational development at World Concern), Subodh Kumar (vice president of mission impact for Food for the Hungry), and Victor Cortez (regional director for Latin America at Water Mission). This was followed by a discussion in which David Bronkema and Jayakumar Christian responded to the comments that had been proffered, after which the respondents were given the opportunity a to add their own observations to the discussion. Below is an edited version of the remarks at the symposium. The full recording of the symposium can be found at https://vimeo.com/823841424.
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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 | 0,019 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,048 |
| Communication savante | 0,014 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».