Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Who is white, and why should we care? There was a time when the immigrants of New York City’s Lower East Side—the Irish, the Poles, the Italians, the Russian Jews—were not white, but now “they” are. There was a time when the French-speaking working classes of Quebec were told to “speak white,” that is, to speak English. Whiteness is an allegorical category before it is demographic. This volume gathers together some of the most influential scholars of privilege and marginalization in philosophy, sociology, economics, psychology, literature, and history to examine the idea of whiteness. Drawing from their diverse racial backgrounds and national origins, these scholars weave their theoretical insights into essays critically informed by personal narrative. This approach, known as “braided narrative,” animates the work of award-winning author Eula Biss. Moved by Biss’s fresh and incisive analysis, the editors have assembled some of the most creative voices in this dialogue, coming together across the disciplines. Along with the editors, the contributors are Eduardo Bonilla-Silva, Nyla R. Branscombe, Drucilla Cornell, Lewis R. Gordon, Paget Henry, Ernest-Marie Mbonda, Peggy McIntosh, Mark McMorris, Marilyn Nissim-Sabat, Victor Ray, Lilia Moritz Schwarcz, Louise Seamster, Tracie L. Stewart, George Yancy, and Heidi A. Zetzer.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle