Poverty and racism: How we think and talk about poverty reduction matters
Notice bibliographique
Résumé
There is a close connection between poverty and racism yet insufficient literature integrates anti-racist praxis in poverty reduction work. We draw here on the first stage of a project that brought together the Saskatoon Poverty Reduction Partnership (SPRP) and the Saskatchewan Anti-Racism Network (ARN) to explore possibilities for better alignment of the advocacy of both organizations. We conducted a media discourse analysis of 462 newspaper articles systematically extracted from grey literature site Factiva on how poverty reduction is framed and how media reportage links poverty and racism in Saskatchewan. We find that very few newspaper articles published on poverty reduction focus on the connections between poverty and racism. Additionally, there are four dominant ways of framing poverty reduction namely: i) the cost framing of poverty reduction ii) the shame and embarrassment framing of poverty reduction iii) the human rights framing of poverty reduction and iv) the root cause analyses of poverty reduction. The cost and shame framings of poverty reduction may further marginalize or de-center those living in poverty compared to the human rights and root cause framings. More explicit connection needs to be made between poverty reduction work and anti-racist praxis for effective advocacy.
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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 | 0,021 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,065 |
| Communication savante | 0,022 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,015 |
| 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 ».