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Enregistrement W4411683240 · doi:10.1177/00219347251350966

Racial Capitalism and the Propaganda of Conservative Economics

2025· article· en· W4411683240 sur OpenAlexaff
Prentiss A. Dantzler, Jason Hackworth

Notice bibliographique

RevueJournal of Black Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRace, History, and American Society
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapitalismRacismSociologyRacial formation theoryPolitical scienceNeoclassical economicsPolitical economyEconomicsGender studiesLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Racial capitalism has been an active terrain of political economy debate since the 1970s, but the last 5 years have seen a wider diffusion of the concept. We identify one modern component of racial capitalism that has seldom been discussed in extant work: the role of conservative economics at legitimating racial capitalist processes. To this end, we raise the following question: What does a narrative of support for racial capitalism look like in contemporary political economies, where racism denial is pervasive in political discourse, and trust in authorities are at an all-time low? We submit that narratives legitimating contemporary racial capitalism exist, but they are more subtle, indirect, and more plausibly deniable than the narratives that supported chattel slavery and the 100 years of Jim Crow that followed. The Civil Rights Era provided a legal basis for anti-discrimination efforts previously diluted by American jurisprudence and law. In this essay, we engage in a broader conversation about the intersections between discourse and structure before explicating exactly how conservative economics supports and reinforces racial capitalism. Explicating the components of this architecture is crucial to illustrating the value of racial capitalist approaches within the political economy canon.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,037
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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