Normalizing Alternatives with <i>Frequently Asked White Questions</i>
Notice bibliographique
Résumé
This article is the result of a case study of Frequently Asked White Questions ( FAWQ ) by Ajay Parasram and Alex Khasnabish. We examine FAWQ as a tool for fostering meaningful conversations about race and anti‑racism. In order to facilitate social change through books and book talk, a book must be discoverable and visible. Further, for a book to have this kind of social impact, we argue that three things must be true: that the guiding ethos of the publisher is one of progressive politics; that the author(s)’ stories are authentic and accessible; and that communication about the book’s contents between the publishing agents, authors, and readers follows a politic of love. Situating this discussion within the current political environment, we highlight the urgency of such conversations. Drawing from Paulo Freire’s concept of dialogue as foundational to social transformation, we argue that by normalizing discomfort and centering relational engagement, the book offers a model for navigating difficult discussions in ways that resist ideological rigidity and promote sustained, everyday activism.
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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 | 0,025 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,026 |
| Communication savante | 0,011 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».