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Community-Based Social Economy – Social Capital and Civic Participation in Social Entrepreneurship and Community Development Witold MANDRYSZ Institu
摘要：本文旨在提请大家注意社会经济实体与其社会制度生态系统之间建立牢固关系的重要性。本文重点指出了充分诊断和利用社区中现有的社会资本对于社会经济举措的发展和成功的重要性。提请大家注意这些举措与当地机构、社会组织和当地企业代表合作的重要性，以及它们在社区成员心中的扎根程度。本文的第一部分提到了共同生产和社区社会经济的概念。本文的第二部分介绍了社会资本概念与社区发展之间的关系，并讨论了特定社区中现有社会资本水平与在那里运营的社会经济实体可能发展之间的关系。本文的最后一部分介绍了在波兰运营的社会经济实体的实际案例，这些案例通常被描述为实际实施不同类型社会经济理念的“良好实践”。结论强调，社会经济实体和其所在社区之间需要牢固的根基和合作，这种根基和合作基于共同的价值观、目标以及对社区需求和问题的理解——在生态系统中建立特定的空间/位置。这需要社会经济实体与在当地环境中运作的个人、公共机构和组织以及当地价值观、规范和传统建立广泛的关系。为了实现这种根基，对于通常基于外部（通常是机构）决策建立并得到强大财政支持的实体，似乎有必要使用社区工作程序作为实施方法。由于这些类型的项目高度复杂，需要调动大量力量和资源，我们可以假设社区成员对特定项目活动的参与程度通常决定了项目的有效性。关键词：社会经济；社会资本；社区工作；地方治理；共同生产。导言危机和对福利国家的批评之一是加强新自由主义公共服务私有化概念的立场。一方面，市场化赋予了部分公共服务消费者选择服务提供者的权利，形成了行业竞争，有利于提高服务质量；但对部分个人和社会群体而言，市场化的公共服务显然存在可及性受限、服务不适合其特定需求、服务质量下降等问题。对此的反应（北欧国家的专家，但不仅仅是北欧国家）是寻求另一种提供公共服务的方案，这种方案将反映“公共治理”的概念，不仅将公民视为客户、委托人，还将公民视为共同生产者。通过将利益相关者纳入服务生产过程，该方案非常接近社会经济或更广泛地组织当地社区的理念。这不仅与消费者对服务提供者的影响有关，例如通过共同支付，还与消费者通过共同管理和共同生产获得权力有关（Giza-Poleszczuk & Hausner，2008 年，第 8 页）。
对人工智能介导的同行评审伦理的批判性审查 Laurie A. Schintler*，乔治梅森大学 Connie L. McNeely，乔治梅森大学
对人工智能介导的同行评审伦理问题的批判性审视 Laurie A. Schintler*，乔治梅森大学 Connie L. McNeely，乔治梅森大学 James Witte，乔治梅森大学 *通讯作者：lschintl@gmu.edu 摘要 人工智能 (AI) 系统的最新进展，包括 ChatGPT 等大型语言模型，为学术同行评审带来了希望和危险。一方面，人工智能可以通过解决出版延迟较长等问题来提高效率。另一方面，它带来了道德和社会问题，可能会损害同行评审过程和结果的完整性。然而，人类同行评审系统也充满了相关问题，例如偏见、滥用和缺乏透明度，这些问题已经降低了可信度。虽然人们越来越关注人工智能在同行评审中的应用，但讨论主要围绕学术期刊出版中的剽窃和作者身份展开，忽视了同行评审所处的更广泛的认识论、社会、文化和社会认识论。人工智能驱动的同行评审的合法性取决于与科学精神的一致性，包括定义学术界适当行为的道德和认知规范。在这方面，存在一个“规范-反规范连续体”，其中人工智能在同行评审中的可接受性由制度逻辑、道德实践和内部监管机制决定。这里的讨论强调需要批判性地评估人工智能驱动的同行评审的合法性，解决相对于影响其实施和影响的更广泛的认知、社会、伦理和监管因素的利弊。关键词：人工智能、ChatGPT、同行评审、伦理、科学精神 1. 简介 科学是社会知识的中心，因此，它本质上是一种社会制度结构。从这个意义上说，科学传播中的知识治理和评估是一项基本的社会活动，主要由学术同行评审的过程定义（Polanyi，1962 年）。在过去的半个世纪里，学术同行评审经历了一场涉及计算机和互联网等信息技术的数字化转型（Vicente-Saez 等人，2021 年）。现在，人工智能（AI）——指的是通过计算公式、规则和逻辑“能够通过展示智能、类似人类的行为来执行任务”的技术系统（Russell & Norvig，2021 年）——正在被整合到相关活动中，以增强和自动化各种决策，从选择审稿人到淘汰被判定为低质量或欺诈的研究（Heaven，2018 年；Jana，2019 年；Checco 等人，2021 年）。自然语言处理器（NLP）、大型语言模型（LLM）和其他生成式人工智能技术（例如 ChatGPT 1）的最新突破可能会进一步颠覆同行评审系统，不仅带来了新的前景，也带来了前所未有的担忧和挑战（van Dis 等人，2023 年）。在
组织科学活动的问题
最高统帅对俄军的发展方向表示乐观，指出要倍增现代和新一代装备的供给，形成先进的科技储备，开发和掌握先进的装备。开发生产有竞争力的军事产品的关键技术。与此同时，军队重整的重点是俄罗斯军工综合体和科学基础（普京，2012）。科学活动组织的社会性质，包括军事领域的活动，是毋庸置疑的，因此，军事科学组织的原则和军事科学家的社会地位成为现代军事发展的重要因素；技术和科学研究。在学科方法的框架内，军事科学被认为是关于战争的战略性质和规律、武装部队和国家的战争建设和准备以及进行武装斗争的方法的知识体系。军事科学的传统组成部分是：战争理论；军事艺术理论——战略、作战艺术和战术；军事发展理论；武装部队指挥与控制理论；武装部队类型理论；民防理论；军事经济与后勤理论；军事训练和教育理论以及军事史。武器和军事装备发展理论占有特殊的、在某些情况下可预测的地位（Military...，2004）。军事科学作为一种社会制度，是在军事主题框架内从事科学知识生产的社会主体的社会角色、关系和行为定型的系统。军事科学社会研究所的主体可以是在国防部的部门科学机构和大学以及处理军事安全问题的其他科学组织中开展科学活动的个体科学家、科学团队和科学团体。俄罗斯军事科学的制度化始于18世纪末至19世纪初。俄罗斯军事科学机构出现的先决条件随着 1763 年俄罗斯军队总参谋部的成立而出现——一个能够对国家武装部队实行统一、集中控制的军事机构。在他的领导下，第一个军事图书馆和档案馆出现了。它们包含历史文献 - 战斗过程的描述、计划和地图以及部队的部署。根据这些材料，制定了用于训练部队在战场上行动的指示和文章。1812年，军事科学委员会（MSC）在我国军事史上首次在陆军部成立。它包括六个常任理事国，以及来自俄罗斯和其他国家的名誉会员和通讯会员（军事科学...，2013）。随后，组织科学活动的职能由其他机构承担，并在19世纪末出现了第一个军事科学家公共协会——军事知识倡导者协会，该协会开展研究和教育工作功能。目前，国防部的军事科学管理机构是俄罗斯联邦武装力量军事科学委员会（以下简称VNK），成立于1999年。VNK 包括国防部研究机构和高等教育机构研究单位