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Enregistrement W4367159424 · doi:10.7202/1077283ar

Idéologie et terminologie raciales : le Brésil et l’Archipel du Cap-Vert

2021· article· fr· W4367159424 sur OpenAlexaff
Deirdre A. Meintel Machado

Notice bibliographique

RevueCulture · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les rapports raciaux dans la société brésilienne ont été décrits comme harmonieux par Gilberto Freyre et par beaucoup d’autres, dont Marvin Harris. Ce dernier critique sévèrement Freyre pour sa perception trop optimiste des rapports entre noirs et blancs pendant l’époque esclavagiste, mais il pose toutefois, que les rapports sociaux d’aujourd’hui au Brésil sont presque sans conflit. En plus, il argumente que la terminologie raciale au Brésil, caractérisée par un nombre élevé de termes de désignation et par une ambiguité dans leur usage, exclue la possibilité de racisme grave ou répandu. Notre critique de Harris se base sur des recherches sur le terrain aux îles du Cap-Vert alors qu’elles étaient encore une colonie portugaise. Nous avons étudié la terminologie raciale en empruntant la technique inventée par Harris pour ses études au Brésil. Nous avons découvert aux îles du Cap-Vert une terminologie qui ressemble à la terminologie brésilienne dont les caractéristiques ont été mises en relief par Harris. Toutefois, nous constatons qu’une telle terminologie peut fort bien co-exister avec une idéologie et une pratique sociale racistes. Nous argumentons que Marvin Harris a exagéré tant la variété que l’ambiguité de la terminologie raciale brésilienne. En outre, il n’a pas étudié la terminologie dans différents contextes de la vie sociale. Il a aussi proposé une définition fort peu adéquate de l’idéologie. Il arrive dès lors, à certaines conclusions sur les rapports raciaux au Brésil peu différents de l’image donnée par les propagandistes du régime actuel dans ce pays.

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)0,002
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0100,023
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,242 · 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
GenreAutre

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
Publié2021
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