The Case for Rage: Why Anger is Essential to Anti-Racist Struggle, by Myisha Cherry
Notice bibliographique
Résumé
Cherry builds the case for rage that boomed in Audre Lorde’s verse and prose. The Case for Rage delivers a systematic vindication of anger’s essential role in anti-racist struggle, where moral and productive anti-racist anger is named ‘Lordean rage’ after the poet, activist and teacher. The book is incredibly timely, offering the thorough investigation of political anger called for following the extensive uptake of the Black Lives Matter movement during the pandemic. The pandemic has, I think, made this book particularly timely for two reasons: first, for starkly revealing (again) which lives are on the front lines and which are least valued, and secondly, for shutting down most of the distractions that could occupy the time and minds of potential allies. With the world (especially of the privileged) at a standstill, those gripped by profound outrage at the murders of George Floyd and Breonna Taylor were starved for ways to divert or subdue their anger. Many anguished about what to do with their rage. Cherry provides the answer. By combining philosophical rigour with accessible prose Cherry appeals to both ‘academic and activist, the philosopher and citizen’ (pp. 7-8), delivering a methodical treatment of anger that is apt to change not just how we think about the emotion but what we do with it.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,021 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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 ».