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Record W4288070567 · doi:10.5209/ltdl.82652

¿Qué queda para la crítica? Sobre los peligros de la inocencia en tiempos neoliberales

2022· article· es· W4288070567 on OpenAlexaff
Paulo Ravecca, Elizabeth Dauphinée, Yamil Rojo

Bibliographic record

VenueLas Torres de Lucca International Journal of Political Philosophy · 2022
Typearticle
Languagees
FieldSocial Sciences
TopicGender, Security, and Conflict
Canadian institutionsYork University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Este artículo explora las implicaciones para la academia y la política de lo que llamamos apegos a la inocencia. Luego de rastrear las formas en que la inocencia aparece en diferentes corrientes del pensamiento contemporáneo, nos concentramos en cómo ella protege a individuos y grupos de confrontar nuestra profunda participación en la opresión. Esta evasión de la responsabilidad funciona, en nuestra perspectiva, como un obstáculo para comprender el poder e interactuar éticamente. El artículo también examina cómo las dimensiones reduccionistas y autoritarias de la inocencia se fusionan con la apropiación neoliberal de la política progresista en la academia y el activismo. Nos interesan los modos en que académicos y activistas son recompensados por cultivar un yo-inocente a través de intervenciones discursivas y materiales que mantienen intocadas las relaciones de poder. No son las recompensas meramente monetarias o de estatus las que perpetúan esto, sino la crisis que produce nuestra implicación personal y colectiva en la violencia que supuestamente rechazamos. Trabajando con y a través del carácter móvil de la agencia, el poder, el abuso y la justicia, exploramos qué está en juego a la hora de poder, o no, superar los apegos a la inocencia. Hacemos esto con la esperanza de delinear otro tipo de encuentro: uno que procede del reconocimiento de que la inocencia no es una condición para nuestra participación en la vida política.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.458
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0020.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.019
GPT teacher head0.343
Teacher spread0.324 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
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