Social Stratification and the Distribution of Capital in Kerala, India: Applying Bourdieu to the Centre for Research and Education for Social Transformation
Notice bibliographique
Résumé
Long heralded as an oasis of caste consciousness and political mobilization against the formalized caste system in India (Devika, 2010; Steur, 2009), in truth, structural inequality arranged across caste lines persists in the state of Kerala (Mosse, 2010; Nampoothiri, 2009; Isac, 2011). In Kerala, and in India more broadly, inequality is maintained through social categorization; social networks emerging from and mirroring the divisions between castes impart dis/advantages to their members. In the midst of India’s economic liberalization, neoliberal trends including the privatization of education have ossified structures of access to higher education and, as such, competitive employment opportunities (Nampoothiri, 2009). Members of the dominant or ‘upper’ castes continue to be awarded disproportionate access to that which their society values and the tools necessary to succeed while Scheduled Caste (SC) and Scheduled Tribe (ST) communities operate at a structural disadvantage. This systemic unequal access is precisely what the Centre for Research and Education for Social Transformation (CREST) - an autonomous institution that seeks to enhance the employability of ST, SC and other eligible communities in Kerala - aims to address. I situate the ethnographic fieldwork I conducted at CREST within the theoretical framework outlined in Bourdieu’s (1986) seminal work The Forms of Capital. This approach elucidates the mechanisms through which CREST prepares ST, SC and other eligible communities’ graduates to succeed in contemporary Kerala’s competitive job market. I demonstrate how CREST facilitates the cultivation, adoption and transmission of cultural and social capital among its students and their communities, effectively increasing their capacity for socio-economic mobility. Furthermore, I discuss the potential of CREST to encourage its students’ development of critical perspectives on caste-disparity in their home state.
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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 | 0,003 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».