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Enregistrement W4410955157 · doi:10.1080/01419870.2025.2504616

The lessons of the hour: the anti-democratic republican MAGA movement and systemic white racism

2025· article· en· W4410955157 sur OpenAlexaff
Joe R. Feagin, Kimberley Ducey

Notice bibliographique

RevueEthnic and Racial Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRace, History, and American Society
Établissements canadiensUniversity of WinnipegUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRacismDemocracyWhite (mutation)Movement (music)Political scienceAnti-racismSociologyGender studiesLawPoliticsArtAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Here we examine the resurgence of far-right racial politics in the US through the lens of Donald Trump's “Make America Great Again” (MAGA) movement and its deep ties to systemic white racism. Drawing from historical white backlash patterns, our analysis places Trump's racialized rhetoric and policies within a broader reactionary framework fueled by white demographic anxieties and racial resentment. Trump's political ascendancy has solidified the Republican Party as a “white identity” party, deploying voter suppression, anti-immigrant policies, and right-wing language strategies to reinforce systemic racism while maintaining a façade of societal legitimacy. We examine Trump's impact on electoral politics, mobilization of white nationalism, and enduring threats to multiracial democracy. Despite these far-right political realities, historical and contemporary resistance movements demonstrate pathways of political hope for a truly inclusive and democratic U.S. society.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,426
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,323 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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