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Enregistrement W4308460204 · doi:10.26522/ssj.v16i3.2523

Critical Legal Practices: Approaches to Law in Contemporary Anti-racist Social Justice Struggles in Sweden

2022· article· en· W4308460204 sur OpenAlexvenueno aff
Maja Sager, Marta Kolankiewicz

Notice bibliographique

RevueStudies in Social Justice · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLaw in Society and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmbivalenceSociologyLawEconomic JusticeLegal professionIdeologyLegal realismRedistribution (election)Social movementPolitical scienceSocial psychologyPoliticsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on interviews with legal practitioners working with or within anti-racist social justice movements in Sweden, we explore some dilemmas and paradoxes that appear when social movements pursue struggles for anti-racist social justice through the legal arena. How do the interviewees understand and critically relate to legal practices in contemporary anti-racist social justice struggles? What are the conditions of engagement of these organisations in the legal arena and how do they impact social justice struggles in Sweden? What are the stakes in the legal practices of these movements? Rather than a strategically chosen tool for social justice, legal practice could be understood as a kind of self-defence, as resorting to law is often a response to an unjust legal system, oppressive treatment by the state or disadvantage and deprivation. The interviewees’ reflections on their legal practices are informed by a fundamental ambivalence between the ideological commitment in the critique of law and their position from which it is impossible to ignore the legal arena. Instead of taking a clear stance for or against the law as a tool for social justice struggles, we have attempted to understand what are the methods and the effects of legal practice that grow from this ambivalence. The accounts of our interviewees indicate that both practical strategies and ways of accounting for these aim at subverting and challenging the law while at the same time using it. Throughout the analysis we have conceptualised these strategies as decentring, re-politicising and redistribution.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,346
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,104 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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