Claims for Recognition and the Generalized Other: The Reasonable Person and Judgment in Criminal Law.
Bibliographic record
Abstract
Résumé Dans cet article, j'examine l'image de la personne raisonnable dans le domaine de la loi criminelle. J'étudie cette image à l'aide des théories controversées des principes universels abstraits et des particularités de l'individu vivant dans des conditions de diversité. En me basant sur la dichotomie de Seyla Benhabib de l'autre concret et de l'autre généralisé, je soutiens que l'image de la personne raisonnable dans le contexte de la loi criminelle est à la jonction de l'abstrait et du concret, du normatif et de la raison empirique. Par conséquent, l'image de la personne raisonnable est souvent le point central de critiques des effets marginaux de l'abstrait universel de la loi criminelle. Par contre, dans certains cas, l'image de la personne raisonnable agit non pas comme un standard universel de conduite, mais comme un site à travers lequel des affirmations de reconnaissance des différents types d'expérience concrète peuvent être faites. Tandis que la personne raisonnable représente parfois un standard normatif général contre lequel des actions concrètes sont évaluées, la réalité concrète agit également comme un standard normatif contre lequel différentes présuppositions à propos de la personne raisonnable sont évaluées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.042 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.005 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".