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Enregistrement W4406939399 · doi:10.1093/jaac/kpae046

Black and Latinx hermeneutical resources, hip hop music and white supremacy

2025· article· en· W4406939399 sur OpenAlexaff
Eric Bayruns García

Notice bibliographique

RevueJournal of Aesthetics and Art Criticism · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical Race Theory in Education
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhite supremacyWhite (mutation)ArtLiteratureGender studiesSociologyRacismBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract I will argue that the diminishment of hip hop music as a hermeneutical resource for Black and Latinx persons by white supremacy promotes the ubiquity of ignorance of racial injustice in North America. To this end, I will defend what I call the hermeneutical-diminishment thesis. According to this thesis, white supremacy has diminished hip hop as a hermeneutical resource for Black and Latinx persons. To defend this thesis, I will substantiate two sub-theses. The first is the prescriptive-rap sub-thesis. According to this sub-thesis, white supremacy has caused prescriptive rap to predominate the content of hip hop in comparison to descriptive rap. The second sub-thesis is the descriptive-rap sub-thesis. According to this sub-thesis, if (i) hip hop can have prescriptive or descriptive content; (ii) hip hop with prescriptive content is a poorer hermeneutical resource for Black and Latinx people; and (iii) hip hop is dominated by rap music with prescriptive content; then (iv) hip hop is a poorer hermeneutical resource for Black and Latinx people. The defense that I present of the hermeneutical-diminishment thesis will take the following form. If the prescriptive-rap sub-thesis is true and the descriptive-rap sub-thesis is true, then the hermeneutical-diminishment thesis is true. I here show that both sub-theses are true, and therefore the hermeneutical-diminishment thesis is true.

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)0,002
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,011
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2025
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Résumé présentoui

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