“I do consider some of them to be racially white but they shall not be White”: Terrorist Manifestos and the Construction of White Masculinity
Notice bibliographique
Résumé
I investigate the public manifestos of Anders Brevik (2011); Patrick Crusius (2019); Payton Gendron (2022); Frazier Glenn Miller, Jr. (1999, 2002); Elliot Rodger (2014); Dylann Roof (2015), and; Brendon Tarrant (2019). I analyze these documents not as reflections of static identities or ideologies but as discursive mechanism that helps reproduce an ideal White masculinity as an ongoing accomplishment via (1) of defining the problem and assignment of blame in the essentialization of difference; (2) the proposal of prognostic strategies and tactics toward exercising dominance, and; (3) a call to arms through an appeal to emotional virtue. In so doing, I confront popular, media, and scholarly tendencies to psychologize and minimize the social dynamics within contemporary assemblages of White masculinity. I also show how some of the central themes within these manifestos are, despite being labeled as radical, extreme, and sporadic, resonate with widespread, banal, and largely accepted attitudes held by many White Americans today. I then turn to why these manifestos evidence the ongoing accomplishment of crisis white masculinity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,034 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».