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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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,806
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 tête enseignante, pas un consensus.

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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Résumé présentoui

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