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Enregistrement W2752243049 · doi:10.1177/1065912917727370

Race and the Meso-Level Sources of Domination

2017· article· en· W2752243049 sur OpenAlexaff
Kiran Banerjee, Abraham Singer

Notice bibliographique

RevuePolitical Research Quarterly · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePolitical Philosophy and Ethics
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInjusticeIdeal (ethics)OppressionRace (biology)SociologyPoliticsPaceEnvironmental ethicsRacismEpistemologyPolitical scienceGender studiesLaw and economicsLawPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper contributes to recent debates over the place of race in liberal theory, and the work of John Rawls in particular. Controversy has centered on whether Rawls’s broader philosophical approach is capable of addressing racial injustice, and if not, precisely why the Rawlsian framework remains disconcertingly blind to such issues. Pace scholars who focus on Rawls’s emphasis on “ideal theory,” and whether that precludes his engagement with racial domination, we show that Rawls’s inability to account for, or address, racial injustice lies in his limited understanding of the kinds of “associations” or institutions that condition and perpetuate racial oppression. As studies in race and American Political Development have shown, nonstatutory institutions such as political parties, unions, and universities were key to the development and maintenance of racial hierarchical order. Fully understanding the role of these institutions in perpetuating racial injustice allows us to see that the limitations of Rawls are not his ideal theory, per se, but his preoccupation with the “basic structure” of society, which rendered such institutions outside his analysis. We conclude by drawing on thinkers in the Afro-Modern tradition who help us conceptualize how such institutions are complicit in, and can be weaponized against, racial domination.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,012
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,244
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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