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Enregistrement W2065931863 · doi:10.1080/13613324.2011.645576

What has Barack Obama’s election victory got to do with race? A closer look at post-racial rhetoric and its implication for antiracism education

2012· article· en· W2065931863 sur OpenAlexaffabout
Paul Banahene Adjei, Jagjeet Kaur Gill

Notice bibliographique

RevueRace Ethnicity and Education · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical Race Theory in Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVictoryRacismRhetoricSociologyGender studiesCritical race theoryPolitical scienceLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our charge in this article is that it is becoming almost impossible to speak about race after Obama’s election victory because for many Canadians and Americans, the election of Barack Hussein Obama as the first African American President of the United States ushered the US into a post-racial era. This thinking not only obfuscates any discussion about race and racism but also ignores the historical and contemporary evidence of racism in the United States. For those of us living in Canada, we cannot help but examine the post-racial rhetoric and its implications for antiracism education in Canada and the United States. The article asks these questions: if race is analytically reductive and has no intellectual validity, then what is the social significance of race in the era ushered in by Obama’s election victory. How do we address the limits and possibilities of defining race as an ascribed status linked with physical characteristics of skin colour and pigmentation while engaging race and social difference in a power and conflict analysis? How do we contextualize concepts such as ‘race,’ ‘racism,’ and ‘post-raciality’ to the broader process of institutional and structural transformation in the era ushered in by Obama’s election victory? Our article invites complex and multiple discussions on these questions and their implication for antiracism education in Canada and the United States.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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