Democracy and Deliberation: Two Models of Public Justification

El compromiso con la necesidad de ofrecer una “justificación adecuada” de las decisiones políticas vinculantes que sea aceptada o resulte aceptable para todos los ciudadanos afectados, constituye uno de los rasgos distintivos de la idea de deliberación política tal como es concebida por muchas teorías deliberativas de la democracia. Dicho esto, sin embargo, no sólo no resulta claro qué podría calificar como una “justificación adecuada”, sino tampoco algo mucho más básico: ¿cómo debemos interpretar el término “justificación” en contextos políticos? En este ensayo presentaré dos modelos de justificación pública. El primero está asociado con una concepción tradicional en epistemología de la noción de justificación de creencias e involucra algunas ideas de sentido común acerca de la cuestión. El segundo modelo, particularmente influyente en la filosofía polí- tica liberal reciente, estipula que ofrecer buenas razones (evidencia relevante, argumentos libres de defectos formales, intuiciones o juicios morales considerados, etc.) no resulta suficiente para justificar una creencia o un conjunto de creencias frente a otros sujetos. Es necesaria, además, la apelación a razones que ya son aceptadas –o pueden serlo como resultado del proceso deliberativos mismo– por parte tanto del agente que ofrece la justificación como de aquellos a quienes va dirigida. La meta de este ensayo es desarrollar un argumento en apoyo de este último modelo de justificación pública.The commitment to provide an “adequate justification” of binding political decisions that is accepted or proves acceptable by all citizens concerned, appears to be one of the distinctive features of the idea of deliberation in the public arena as it is conceived by many deliberative conceptions of democracy. Having said that, however, not only is it not at all clear what exactly would qualify as “adequate justification” but also something even more basic: how are we to interpret the term “justification” in political contexts? In this essay I shall present two models of public justification. The first one, is associated with a traditional epistemological idea of justification of beliefs and involve some common sense notions about the subject. The second model, particularly influential in recent liberal political philosophy, stipulates that providing good reasons (relevant evidence, arguments with no formal flaws, intuitions or duly considered moral convictions, etc.) does not suffice to justify a belief or set of beliefs before others. There must be an appeal to reasons that are accepted –or may come to be accepted as a result of the deliberative process itself– by the subject providing the justification as well as by those he addresses. The aim of this essay is to develop an argument in support of this second model of public justification.Fil: Garreta Leclercq, Mariano Raul. Universidad de Buenos Aires; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Changements climatiques passés reconstruits à partir du pollen : Vers une modélisation statistique basée sur les mécanismes

International audienceLa reconstruction des changements climatiques survenus dans les derniers milliers d'années est cruciale pour comprendre la dynamique du climat dans des conditions différentes de celles enregistrées de nos jours (e.g insolation, concentration en CO$_2$). De telles reconstructions peuvent être obtenues en modélisant les relations entre le climat et les pollens retrouvés dans les sédiments lacustres. Ces modèles, appelés Fonction de Transfert (FT), sont des modèles statistiques purement descriptifs qui, malgré la diversité de leur forme, se basent tous sur un même groupe d'hypothèses. Cela réduit la confiance que l'on peut avoir dans des reconstructions uniquement obtenues à l'aide de ces FT. Au contraire, des FT basées sur les mécanismes liant l'environnement à la végétation et au pollen fourniraient des reconstructions basées sur des hypothèses différentes et soutenues par les recherches récentes en écologie. Pour obtenir ce type de FT nous proposons de coupler un modèle mécaniste de végétation et un modèle bayésien hiérarchique. Le cadre bayésien est naturellement approprié pour l'inférence d'un modèle dont la vraisemblance est implicitement définie par un simulateur mécaniste. Cependant, ici, elle est compliquée par les dimensions spatio-temporelles considérées. Nous montrons comment le problème peut être abordé en combinant des algorithmes de Monte Carlo pour un cas réel de reconstruction de l'Holocène en Suède. Ce type de modèle forme la prochaine génération de FT mais nécessite de poursuivre le développement d'outils statistiques pour l'inférence de modèles composites dans la lignée de ce qui est proposé en Calcul Bayésien Approché (ABC) et émulation de modèle

Diamond degradation in hadron fields

The energy dependence of the concentration of primary displacements induced by protons and pions in diamond has been calculated in the energy range 50 MeV - 50 GeV, in the frame of the Lindhard theory. The concentrations of primary displacements induced by protons and pions have completely different energy dependencies: the proton degradation is very important at low energies, and is higher than the pion one in the whole energy range investigated, with the exception of the delta33 resonance region. Diamond has been found, theoretically, to be one order of magnitude more resistant to proton and pion irradiation in respect to silicon.Comment: 7 pages, 3 figure

Llibre Evast e Blanquerna

Francesc Garreta realitza un comentari crític de Llibre d’Evast e Blanquerna amb una deguda contextualització

Data efficient deep learning models for text classification

Text classification is one of the most important techniques within natural language processing. Applications range from topic detection and intent identification to sentiment analysis. Usually text classification is formulated as a supervised learning problem, where a labeled training set is fed into a machine learning algorithm. In practice, training supervised machine learning algorithms such as those present in deep learning, require large training sets which involves a considerable amount of human labor to manually tag the data. This constitutes a bottleneck in applied supervised learning, and as a result, it is desired to have supervised learning models that require smaller amounts of tagged data. In this work, we will research and compare supervised learning models for text classification that are data efficient, that is, require small amounts of tagged data to achieve state of the art performance levels. In particular, we will study transfer learning techniques that reuse previous knowledge to train supervised learning models. For the purpose of comparison, we will focus on opinion polarity classification, a sub problem within sentiment analysis that assigns polarity to an opinion (positive or negative) depending on the mood of the opinion holder. Multiple deep learning models to learn representations of texts including BERT, InferSent, Universal Sentence Encoder and the Sentiment Neuron are compared in six datasets from different domains. Results show that transfer learning dramatically improves data efficiency, obtaining double digit improvements in F1 score just with under 100 supervised training examples

Las experiencias escolares de la inmigración

Las experiencias escolares son múltiples y diversas, y su análisis nos puede ayudar a comprender las actitudes de los inmigrantes respecto a la escolarización de sus hijos y las expectativas de futuro que el sistema educativo representa para las nuevas generaciones. Las oportunidades educativas, las dinámicas de los centros escolares (positivas o negativas), el enfoque pedagógico, los roles docentes, etc. , presentes y pasados, van conformando la manera que tiene una comunidad de entender la educación y la importancia que le otorgan tanto los alumnos como sus familias. El estudio que presentamos, basado en una metodología cualitativa (mediante la realización de entrevistas en profundidad), es una primera aproximación a las experiencias escolares vividas en España por parte de las familias inmigradas y sus hijos y, también, a las experiencias profesionales de los docentes en relación con las citadas familias y alumnado.There are many and varied school experiences, and these help to understand attitudes and expectations of immigrants with regard to scholarisation as well as those the educational system represents for the following generation. The educational opportunities, the dynamics of the schools (positive or negative), the pedagogical focus, the actual and past teaching roles etc. form the way of understanding education and the importance given to it by the pupils and their families. The study presented here, based on qualitative methodology (specifically using in-depth interviews), is a first approximation to the experience of school in Spain for immigrant families, their children and for the teaching staff with the beforementioned families and pupils

A makeshift editorial

Peer Reviewe