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Enregistrement W3119918338 · doi:10.1177/0891243220979633

Colorism as Marriage Capital: Cross-Region Marriage Migration in India and Dark-Skinned Migrant Brides

2021· article· en· W3119918338 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueGender & Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDemographic Trends and Gender Preferences
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésGender studiesDowrySociologyCasteHuman sexualityPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article, based on original research from 57 villages in four provinces from North and East India, sheds light on a hitherto unexplored gendered impact of colorism in facilitating noncustomary cross-region marriage migrations in India. Within socioeconomically marginalized groups from India’s development peripheries, the hegemonic construct of fairness as “capital” conjoins with both regressive patriarchal gender norms governing marriage and female sexuality and the monetization of social relations, through dowry, to foreclose local marriage options for darker-hued women. This dispossession of matrimonial choice forces women to “voluntarily” accept marriage proposals from North Indian bachelors, who are themselves faced with a bride shortage in their own regions due to skewed sex ratios. These marriages condemn cross-region brides to new forms of gender subordination and skin-tone discrimination within the intimacy of their marriages, and in everyday relations with conjugal families, kin, and rural communities. Because of colorism, cross-region brides are exposed to caste-discriminatory exclusions and ethnocentric prejudice. Dark-skin shaming is a strategic ideological weapon employed to extract more labor from them. The article extends global scholarly discussion on the role of colorism in articulating new forms of gendered violence in dark-complexioned, poor rural women’s lives.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,345
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,274 · 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