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Enregistrement W2274392343 · doi:10.1177/1532708615611719

The Racialization of U.S. Public Health

2015· article· en· W2274392343 sur OpenAlexaff
Patrick Cloos

Notice bibliographique

RevueCulture Studies &#x2194 Critical Methodologies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRacial and Ethnic Identity Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRacializationRacismSociologyMedicalizationBiopowerDisciplineGender studiesEthnic groupRace (biology)Power (physics)Representation (politics)Public healthPolitical sciencePoliticsSocial sciencePsychologyLawMedicineAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of the category “race/ethnicity” intensified in the field of U.S. Public Health following the Clinton administration’s announcement of a budget increase for research focusing on ethnic and racial disparities in health. This article discusses the ways in which racialized difference is produced and represented as an object of knowledge and regulated by discursive practices in public health documents from U.S. federal government offices and a major public health journal published between 2001 and 2013. Races are approached, following Foucault’s proposition, as the product of racism, a technology of power of the modern State that consists of fragmenting humanity to permit colonizations. Thus, “race” has been established within the discourse to mark difference. Racism has developed concomitantly with the affirmation of power over life aimed at ruling out bodies and populations through public health practices, among others. The results suggest that the discourse on race varies throughout time. They indicate the relative permanence of a racialized regime of representation that consists of identifying, situating, and opposing subjects and groups based on standardized labels. This regime constitutes an ensemble of representational practices, which, together with disciplinary techniques and the use of culture as an idea, lead to the characterization and formation of racialized objects and stereotypes. These operations tend, together with medicalization and culturalization, to naturalize difference and constitute racial identities.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,229
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,731
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,229
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,617
Tête enseignante GPT0,599
Écart entre enseignants0,018 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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