Race, class and violent crime in South Africa: Dispelling the ‘Huntley thesis’
Notice bibliographique
Résumé
Brandon Huntley was granted asylum in Canada earlier this year based on the argument that whites are disproportionately affected by crime in South Africa. The decision was generally condemned, but it did receive support from various groups and individuals including Afriforum, the Freedom Front and James Myburgh (editor of Politicsweb). In this article we show the flaws in Huntley's argument by presenting evidence from several sources that demonstrate that black and poor people are disproportionately the victims of violent crime in South Africa. We are concerned that painting whites as the primary victims of South Africa's social ills is unproductive, ungenerous and potentially hampers the appropriate distribution of resources to alleviate crime. Furthermore, in order to move the debate on crime in South Africa into a more productive direction, we also describe the Social Justice Coalition (SJC) – a relatively new community based organisation that aims to mobilise communities around improving safety and security for all in South Africa, regardless of race or income. Campaigning for novel pragmatic and coordinated community and government responses to the broader lack of safety and security in the country, the SJC focuses on the introduction and development of basic infrastructure and services as a means of reducing crime.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».