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Enregistrement W7132862828

Divided by a Shared Language: Afrikaans and Raciolinguistic Projects in Post-Apartheid South Africa

2025· dissertation· W7132862828 sur OpenAlexfundno aff
Rene Bogovic

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2025
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto ScarboroughUniversiteit StellenboschUniversity of Toronto
Mots-clésHegemonyEthnographyNegotiationPoliticsScholarshipNationalismAgency (philosophy)Power (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Afrikaans, a Dutch-based African semi-creole hijacked by Afrikaner nationalism and used as a tool of white supremacy under Apartheid, is at the centre of vociferous post-Apartheid contestations. Its racist past fuels ongoing negative perceptions and a shrinking public presence. Yet, as Afrikaners are losing their sole prerogative over the language, Afrikaans is increasingly mobilized for identitarian and political movements among its majority non-white speakers. Afrikaans thus offers a theoretically and politically generative opportunity to explore the imbrication of language and race in deeply racialized, unequal, and multilingual post-colonial spaces.This dissertation is an immersive ethnography of Afrikaans raciolinguistic boundary formation in post-Apartheid South Africa. By synthesizing race, boundary, and raciolinguistic scholarship, I examine how language constructs both hegemonic and marginalized racialized identities in a multilingual post-colonial space. I ask: how are Afrikaans language communities and racial boundaries co-constructed, maintained, and contested? How does Afrikaans remain marked as white? How do racialized Afrikaans speakers negotiate raciolinguistic identity? To situate contemporary negotiations of Afrikaans racial boundaries within historical and structural constraints, I draw on sociological literature on race (Bonilla-Silva 1997; Omi and Winant 2014) and group boundary scholarship (Brubaker 2002; Lamont and Molnár 2002; Wimmer 2013). To narrow the gap in theorizing language’s role in racialization, I build upon raciolinguistics (Alim, Rickford, and Ball 2016; Rosa and Flores 2017) to coin the concept of Raciolinguistic Project (RLP), a framework that accounts for both structural power dynamics and individual agency in leveraging Afrikaans to construct, maintain, and challenge racial boundaries. Drawing on immersive ethnographic fieldwork, focus groups, and interviews, I analyze how Afrikaans raciolinguistic entrepreneurs source sociolinguistic and historiographical materials from an erstwhile shared creolized continuum, to constitute two competing RLPs in dialogical tension: the White and Brown Afrikaans RLPs. Using creolization as an analytical and interpretative methodology, I identify common dimensions across projects. Despite producing white and Brown subjects who occupy vastly unequal positions of power and enjoy unequal access to institutional, symbolic, and social resources, both Raciolinguistic projects take language as the starting point for defining racialized group boundaries. Both the White and Brown Afrikaans RLPs appropriate Afrikaans to advance claims of indigeneity and historical rootedness; they claim linguistic marginalization to support a discourse of victimhood, often introducing religious or spiritual themes in framing associated forms of resistance; they seek to achieve authenticity by deflecting mixedness, mapped onto concerns of language purity and form; they brighten group boundaries in relation to both Afrikaans and non-Afrikaans speaking others. A latent creolizing undercurrent continually undermines the stability of the constituted raciolinguistic boundaries. This research foregrounds language in racial boundary making, expanding raciolinguistic literature by illustrating the dialogic co-construction of hegemonic and racialized identities through competing RLPs.

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)0,004
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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,165

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0430,033
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,405 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
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