Can a Racist Society Produce and Sustain Just and Healthy Interracial Relationships? A Few South African Case Studies
Notice bibliographique
Résumé
In this study the experiences, perceptions and challenges of being in a mixed-race relationship (M-R) are explored against the backdrop of previous South African pieces of legislation meant to keep the various race groups apart. The study is located within a conceptual framework predominantly informed by a constructivist approach, including some tenets from the social constructionist approach. For the purposes of this study, six cases of mixed-race couples consisting of black and white partners only were recruited through snowball sampling. The results of the study indicate that individuals found their involvement in M-R relationships to be a positive experience, and thus resulting in a positive attitude change and a sense of personal growth. However, M-R couples and their extended families experienced cognitive dissonance which required them to discard their previously internalised racial stereotypes. To do this, strategies such as cognitive differentiation, re-categorization and de-categorization were used. This enabled the couples and their families to attempt the shift toward non-racial socially constructed categories. Most of the challenges of being in M-R relationships were experienced on both the interpersonal and the inter-group levels. The losses, disadvantages, challenges, concerns and pains experienced by M-R couples were mainly related to family and social disapproval as well as general family and social efforts aimed at discouraging race mixing.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».