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Enregistrement W4205747869 · doi:10.1080/01436597.2021.2014314

‘Rainbow is not the new black’: #FeesMustFall and the demythication of South Africa’s liberation narrative

2022· article· en· W4205747869 sur OpenAlexaff
Kristi Heather Kenyon, Tshepo Madlingozi

Notice bibliographique

RevueThird World Quarterly · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSouth African History and Culture
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeHEROHegemonyPolityGender studiesSociologyRhetoricDemocracyPolitical scienceMedia studiesLawPoliticsLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the 1990s, South Africa transitioned from apartheid to liberal democracy. Heroes, place names, holidays and symbols were revisited and replaced to reflect a ‘new’ nation and delineate a clear break from the ‘bad old days’. Central to this nation-building narrative is the figure of Nelson Mandela as a unifying hero exemplifying the ideals of this new nation. South Africa is now experiencing another transition. The so-called ‘born free’ generation mobilised for the first time on a mass scale in the 2015–2016 #FeesMustFall (#FMF) student protests at universities nationwide. Initially focussed on financial accessibility of higher education, these massive protests also questioned the rhetoric, narrative and heroes of the ‘new’ nation, reprising counter-hegemonic and hidden scripts to deconstruct the post-1994 hegemonic discourse and expose enduring inequality. Centring our analysis on interviews with Pretoria-based protesters, we position the students as experts on themselves distilling theoretical insights that emerge from their articulated experiences. We show that students engaged in a powerful project of dismantling a national narrative, questioning Nelson Mandela as ‘father’ of the nation, rejecting the unifying and temporal terminology that rhetorically placed apartheid’s inequalities in the past, and calling for the deconstituting of South Africa, the settler-created polity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0020,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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