What’s hate got to do with it? Right-wing movements and the hate stereotype
Notice bibliographique
Résumé
‘Hate stereotyping’ occurs when researchers foreground negative emotions, especially hate, as motivating right-wing social movements, epitomized by labels like ‘hate group’. This convention contradicts empirical evidence showing that hateful feelings and ideological prejudices are mostly insignificant for attracting and retaining members in such movements. Using contemporary theories of hate, this article demonstrates the concept’s limits and misuse in studying and theorizing the political Right. For instance, hate’s theoretical and methodological ambiguity sometimes leads scholars to confuse hatred with right-wing ideology and prejudice, which can obfuscate findings and spur dubious generalizations across political groups. Moreover, some researchers accept post-structuralist theories of hate as a substitute for vital data on emotions, motivations and meaning-making among right-wing actors. Hate explanations persist because they appeal to ‘common sense’ about intolerance, not because of their methodological integrity for studying right-wing movements. By foregrounding intolerance, hate stereotyping risks sustaining the dominant narrative that prejudices such as racism are deviant, and that racism is a problem of bad attitudes and fringe ideologies, rather than larger issues of systemic and structural inequality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,025 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».