Notice bibliographique
Résumé
Ali Meghji’s The Racialized Social System (2022) examines the study of critical race theory (CRT) as a “practical social theory” that examines the micro, meso, and macro dimensions of race across time and space. Meghji sectionizes his analysis into four chapters, the first of which adapts Pierre Bourdieu's theory of “social space” to link the unequitable distribution of resources to the social construct of racial hierarchy at the macro level. Then, in the next chapter, he explores the racialization of emotions on a micro level, detailing how dominant racial ideologies politicize emotions. In the third chapter, Meghji introduces the concept of interactional order and interactional risk(s)/right(s) as a measure of inequitable racial distribution and emotional regulation. Then, in the last chapter, Meghji examines how meso-organizational spaces (schools, workplaces, industries, etc.) are designed to restrict the agency of racialized individuals, while giving agency to their white counterparts. Through this multileveled approach, Meghji illustrates how the “practical social theory” of CRT is a viable tool for analyzing and understanding racism both theoretically and practically. [1] Micro (small) and macro (large) are intertwined “through the racialized social system approach – offers a framework which links the macro structure of racial hierarchy to the micro workings of everyday life, emotions and perceptions” (2022, p.55). Meso (middle) – Meghji refers to “those in-between organizational spaces – education, workplaces, industries and so on – that are worthy of analysis in their own right” (2022, p.90).
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».