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Enregistrement W4391824421 · doi:10.18357/anthropologica65220232673

Money Lightens: Global Regimes of Racialized Class Mobility and Local Visions of the Good Life

2024· article· en· W4391824421 sur OpenAlexvenueno aff
Andréa Flores, Susan Helen Ellison

Notice bibliographique

RevueAnthropologica · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Ethnicity, and Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisionClass (philosophy)SociologyGender studiesAnthropologyEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O dinheiro embranquece. Money whitens. Money lightens.T his Brazilian idiom, serving as the title of this issue, reflects a broader Latin American folk belief that once racialized minorities have accumulated sufficient financial capital they can escape stigmatized non-white racial identities in name (e.g., Indígena, moreno, prieto) and in practice, that is, the poor treatment and lack of respect that accompanies non-white status.Money lightens is a provocative turn of phrase that unmasks the mutability of race and this mutability's intrinsic link to capital accumulation.It is also deceptively simple: it claims that all that is needed to uproot and transcend racism is money.Of course, the inverse is also true: a lack of money can further entrench racism's hold.Money lightens, is a belief in a particular kind of mobility, one where accumulation of money trumps race.Drawing from this conceptualization, we define mobility as the uneven processes whereby lower-status individuals and their families attempt to ascend hierarchies of social stratification, access additional material resources and comforts, and enjoy a meaningful change in their social status.Furthermore, mobility is defined by the structural violences that disable it.Chief among these violences is racism.We examine the ways mobility and race intersect, demonstrating how our interlocutors make sense of their chances for mobility as constrained by racialization and how they critique racial orders of inequality as they attempt to get ahead and forge a good life.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,317 · 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'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

Citations0
Publié2024
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