The Race for Education: Class, White Tone, and Desegregated Schooling in <scp>S</scp>outh <scp>A</scp>frica
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the early 1990s, privileged “white” S outh A frican public schools began to admit “black” pupils. Drawing on interviews, ethnography, and archival sources related to formerly‐white schools in D urban, this article addresses two main questions: first, why did white parents so enthusiastically vote for schooling desegregation when apartheid was still in place?; and second, why, over time, did intense competition emerge between schools, and become so focused on improving sports results? In addressing these questions this study takes an historical‐geographical approach, paying particular attention to two areas of D urban: the middle‐class central B erea area and the more working‐class areas in D urban's south. This story begins in the 1950s, a period of major schooling expansion and urban segregation, tracing how a hierarchy of white schools developed in relation to the city's uneven geographies of race and class. It is this schooling hierarchy and the way it became contested in the 1990s that is key to understanding the schools' shift from “cooperative desegregation” to “aggressive competition.” More broadly, the article argues that education provides a window into key post‐apartheid tensions – namely between the deracialization of privilege, the continued dividend of whiteness, and efforts to redistribute resources to the poor. Finally, in an age of mass education, it argues that the actions of schools play an important role in shaping raced and classed divisions in society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».