MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4225305701 · doi:10.24908/iqurcp15518

Whiteness and Blackness in The Bluest Eye

2022· article· en· W4225305701 sur OpenAlexvenueno aff
Lorena Misiewicz

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRace, History, and American Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeautyAestheticsConvictionWhite (mutation)Privilege (computing)White privilegeIdeologyRacismSociologyInvisibilityLawGender studiesArtPoliticsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Toni Morrison has long proposed that the concept of physical beauty is one of the most destructive ideologies of human thought. This essay aims to deal with how Morrison’s 1970 novel The Bluest Eye exposes the dogma that physical beauty and pureness itself are straightforwardly associated with whiteness; allowing whiteness to provide a cloak of invisibility to those who possess it. This then subjects blackness to be the placeholder of what is ugly, bad and dangerous in the world; forcing the trait of blackness to be a conviction of visibility. This essay will follow myself, a white individual, grappling with the fact that I have been given the privilege to go through life unnoticed only because I happened to be born white. Further, the repercussions of this fact are confronted, those who are black are stripped from the privilege of going unnoticed. The Bluest Eye and my mediation of the novel present that even a raised consciousness about the privileges of whiteness fails to prevent racial self-loathing and violence against Blacks due to whiteness taking over the measure of humanness. Despite this, there is still hope in the future of blackness which can only be accomplished by displacing the authority of whiteness and questioning the structures that allow the authority of whiteness to prevail.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0070,019
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings→Même sujetRace, History, and American Society→Travaux en français237 207→