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Enregistrement W2898036972 · doi:10.1080/14735784.2018.1527706

When corruption is not a crime: ‘innocent’ white politicians and the racialisation of criminality in Brazil

2018· article· en· W2898036972 sur OpenAlexfundno aff
Kristen Drybread

Notice bibliographique

RevueCulture, theory and critique/Culture, theory & critique · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCorruption and Economic Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Science Research CouncilMcGill UniversityOpen Society Foundations
Mots-clésEliteLanguage changeInnocenceCorrupt practicesPoliticsDemocracyBlamePolitical sciencePolitical economyPower (physics)PovertySociologyLatin AmericansWhite (mutation)NepotismLawCriminology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In northeastern Brazil, a small number of political families have ruthlessly clung to power for centuries. Members of these seigniorial clans have grown accustomed to the benefits of public office and, therefore, do not recognise how the economically and politically corrupt acts they have practised during their careers might be construed as illegal. Instead, they blame corruption on desperately poor voters whom, they argue, subvert the democratic process by selling their votes to the highest bidder on Election Day. Rather than examine why the desperately poor sell their votes, as scholarly literature on corruption in Latin America often does, this essay seeks to understand the racialised and classed discourses elite white politicians develop and disseminate in order to justify – or to deny – their own participation in corruption. Comparing scandals involving Fernando Collor and Lula, respectively, the essay suggests that historical and contemporary intersections of race and class become visible whenever allegations of corruption are made in Brazil, and in the Americas more broadly. The essay further argues that when elite politicians accuse those from humbler backgrounds of corruption, their accusations work to shore up an elite consensus that associates innocence with wealth and whiteness, and criminality with poverty and blackness.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,017
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeQualitatif
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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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