Semiotic Ideologies of Race: Racial Profiling and Retroduction
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyses the semiotic features and errors of logic at work in racial profiling and racial reckoning. Anthropologists have long researched the concept of human “race”, including biological, linguistic, archaeological, and cultural approaches to this topic, and anthropologists now largely agree that “race” is principally a cultural concept, not a biological one. Yet practices of race involve inferences about physical attributes including human phenotype. While much attention has been given to understanding how race operates as a discursive form through which power is exercised, less analysis has been done on the “logic” of racial reckoning, and more generally, on the semiosis of race. What semiotic forms and ideologies are at work in racial practices? How do semiotic ideologies of race reproduce cultural distinctions and hierarchies? In short, how does race work semiotically and what can a semiotic analysis of race reveal? This paper examines a particular social practice – racial profiling – and the roles of iconicity and retroduction in it. I argue that iconicity is central to practices of race and that iconicity contributes to erroneous conditional probabilities and the retroductive reasoning that mistakenly serve to justify racial profiling.
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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 | 0,010 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,053 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».