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
Feelings and emotions are an intrinsic part of our everyday life and racialized bodies experience them profoundly and continuously. Through the skin and through the senses, race evokes an affective response. From anger to sadness, fear, and shame for both the dominant culture and the racialized minority, affect has shaped their interactions, dynamics, and relationships. Today, the separation between ‘us’ and ‘the other’ is still palpable within the context of social and political life. By understanding how bodies become racialized, the role of the skin as a visual representation of difference, the duality of melancholia and the concept of disidentification against dominant ideologies, this paper aims to demonstrate that affect and race are constitutive of each other. When looking at racial history through an affective lens, we see that it has been bound by emotions that happen in our daily existence; in instances, moments and encounters that leave a somehow permanent mark. Affect flows and gets stuck, it reveals stories of happiness and stories of trauma. It discloses other ways of knowing and other ways of learning. It helps us look at the past, dwell and learn from it to open new pathways in the lives of marginalized communities. It calls for an urgency to express unconformity toward racial formations and to understand how emotions circulate and move through our own bodies and through the world.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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