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Enregistrement W7001087654

Illegal Skin, White Mask: A Critical Phenomenology of Irregular Child Migrants and the Maintenance of Whiteness in the United States

2020· other· en· W7001087654 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2020
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRacializationPhenomenology (philosophy)UniversalismIdentity (music)White (mutation)ImmigrationEmotiveRacism
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, I reinterpret the experiences and perception of child migrants through the lens of racialization and White Supremacy. I do this by advancing work by Cheryl Harris and Lisa Guenther on the critical phenomenology of “Whiteness as Property” (WaP) and the protection of “White Space.” I build on this foundation by examining the way WaP regulates sociogenic and emotive states in order to protect its accrued resources, resulting in an “economy” of racial identity where ownership produces and is produced by particular societal structures and relationships. I use these concepts in order to understand the framework that willfully misinterprets racialized children. I establish the Child as a sociogenic concept and symbol of national futurity and universalism, and therefore of the futurity and universalism of Whiteness; reiterating and interrogating the inconsistency that many immigration and child activists point to, that there is no such thing as an “illegal” or racialized child. Thus, the irregular child migrants (ICM) either loses the privileges and protections afforded to children or must dawn the White Mask through a performance of victimhood. Through this framework, I undertake an examination of the ICMs as portrayed in the legal process using tools from legal sensorial studies and critical phenomenology, demonstrating the sociogenic shifts that occur for the ICM and how these shifts work to protect WaP.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0180,030
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,241 · 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'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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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