Colorism as Marriage Capital: Cross-Region Marriage Migration in India and Dark-Skinned Migrant Brides
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».