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Enregistrement W2623036757

DEEP DECOLONIZATION: Latin America and Connected Histories of the Postcolonial World

2016· article· en· W2623036757 sur OpenAlexaff
Leila Bijos

Notice bibliographique

RevueUnoesc International Legal Seminar · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCuban History and Society
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLatin AmericansIndigenousColonialismRacismDecolonizationPoliticsColonizationPortugueseEthnologyPopulationRace (biology)Prejudice (legal term)HistoryPolitical scienceGeographyGender studiesSociologyLawDemographyEcologyArchaeologyBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines deep colonization in Latin America and the connected histories of the postcolonial world. It critically examines race, racism and colonialism in the history of Latin America, and the legal steps taken to minimize the consequences of prejudice and exclusion. It has identified exploitable individuals and populations for subjection, and indicates the scope of deep colonization in the continent attempting to remove the concept of skin color and other physical attributes as superficial indicators of social, political, or economic conditions. Spaniards and Portuguese colonizers in Latin America have invaded, subjugated, and occupied the territory without the consent of the indigenous inhabitants.  In Brazil, the Portuguese colonizers have tried to subjugate the indigenous population and they refused to subdue to their power, then slaves were brought from Africa to coffee and sugar plantations. This essay examines deep colonization in Latin American, and the economic and political contexts. The main question is what is colonization? This involves a clarification of the relationship between the concept of racism and a number of related concepts as race and colonization, as well as connected histories of the postcolonial world in Latin America.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0080,018
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0000,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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