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Enregistrement W4205787903 · doi:10.1093/ia/iiab202

Exploring mechanisms of whiteness: how counterterrorism practitioners disrupt anti-racist expertise

2022· article· en· W4205787903 sur OpenAlexaboutno aff
Amal Abu-Bakare

Notice bibliographique

RevueInternational Affairs · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical Race Theory in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRacismArgument (complex analysis)Nexus (standard)HierarchySociologyIslamophobiaPolitical scienceLawGender studiesPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article situates the subject of the academic–practitioner (AP) exchange within an International Relations-orientated critique of the imperial dynamics of counterterrorism practices and racial subjugation. It uses an analytical framework that upholds the significance of racial hierarchy to knowledge production. A key contribution of this article is to situate the AP nexus within the circumstances of liberal democratic counterterrorism regimes, to demonstrate how race becomes meaningful to the knowledge that is produced about Islamophobia. The main argument of this article is that in present policy debates concerning the existence of systemic racism, one of the mechanisms enabling counterterrorism practitioners to regulate the AP exchange is that of institutionalized whiteness. Exploring two scenarios of AP exchanges in the United Kingdom and Canada, where counterterrorism practitioners were challenged to reconcile with academic explanations of Islamophobia as a systemic issue, this article uses colour-line inspired critiques of white logic to identify instances where anti-racist knowledge was subjugated in the name of imperialism. The article finds that in each scenario discussed, practitioners demonstrate trajectories of white logic by contesting the suitability of anti-racist knowledge put forward by academics, on the basis of racial hierarchy and self-aggrandizement. It concludes by discussing how a lack of practitioner–academic consensus continues to affect the dissemination of knowledge concerning systemic racism, thus prompting considerations of what this means for an anti-racist future.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0220,065
Communication savante0,0210,014
Science ouverte0,0030,015
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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