Racial Desegregation and Schooling in South Africa: Contested Geographies of Class Formation
Notice bibliographique
Résumé
Much research on racial desegregation in South Africa uses residential data to track how richer black South Africans are moving from apartheid spaces to higher income suburbs; how racial privilege is giving way to class privilege. Drawing on geographers' relational conception of space and anthropologist Sherry Ortner's notion of a ‘class project’, in this paper I show the importance of geographies of schooling to class formation. The study tracks how schools and two groups—township residents and poorer shack residents—affect and navigate access to schools in Durban. Of importance to class formation, the study finds that children of relatively poor, but not the poorest, township dwellers can commute very long distances to attend prestigious schools. Consequently, racial mixing is more evident in South Africa's schools than in its residential areas—the opposite scenario to that found in many other countries. Yet children born to very poor residents of urban informal settlements face considerable barriers when trying to access well-resourced schools: although they are legally entitled to attend prestigious schools located close to informal settlements, they can often live with extended families hundreds of miles away in rural areas. This new geography of schooling leads to the marginalization of some children but the perception of, and potential for, intergenerational class mobility among a quite significant group of black South Africans.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».