From Class War to Race War: Historicizing the Devolution from New Deal Populism to “Trumpism”.
Notice bibliographique
Résumé
This thesis historicizes the seemingly aberrant case of White working-class support for Donald Trump.Specifically, the debate focuses on three major tropes that recurred throughout Trump's speeches and campaign materials: an ongoing attack on a nebulous group of "special interests," an attendant demand for a return to "law and order," and a celebratory appeal to an undefined "silent majority".Using Ernesto Laclau's theorization of "floating signifiers" to frame my debate, this thesis analyzes campaign materials, polling evidence, and secondary sources to judge how said populist tropes gravitated away from their progressive connotations of class warfare during the latter half of the 20 th century.The following project finds that Trump and his reactionary forebearers used these formerly progressive signifiers to channel post-Civil Rights White backlash towards a conspiratorial "special interest" network of liberal Washington elites that had overlooked a victimized "silent majority" of workers in favor of racially marginalized citizens through an "unfair" tax-and-spend agenda. 1 Meghean Keneally, "Donald Trump Captures Presidency in Historic and Stunning Upset of Hillary Clinto n." ABC News, November 9, 2016.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,020 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».