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Record W4367159424 · doi:10.7202/1077283ar

Idéologie et terminologie raciales : le Brésil et l’Archipel du Cap-Vert

2021· article· fr· W4367159424 on OpenAlexaff
Deirdre A. Meintel Machado

Bibliographic record

VenueCulture · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicLinguistics and Discourse Analysis
Canadian institutionsMcGill University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les rapports raciaux dans la société brésilienne ont été décrits comme harmonieux par Gilberto Freyre et par beaucoup d’autres, dont Marvin Harris. Ce dernier critique sévèrement Freyre pour sa perception trop optimiste des rapports entre noirs et blancs pendant l’époque esclavagiste, mais il pose toutefois, que les rapports sociaux d’aujourd’hui au Brésil sont presque sans conflit. En plus, il argumente que la terminologie raciale au Brésil, caractérisée par un nombre élevé de termes de désignation et par une ambiguité dans leur usage, exclue la possibilité de racisme grave ou répandu. Notre critique de Harris se base sur des recherches sur le terrain aux îles du Cap-Vert alors qu’elles étaient encore une colonie portugaise. Nous avons étudié la terminologie raciale en empruntant la technique inventée par Harris pour ses études au Brésil. Nous avons découvert aux îles du Cap-Vert une terminologie qui ressemble à la terminologie brésilienne dont les caractéristiques ont été mises en relief par Harris. Toutefois, nous constatons qu’une telle terminologie peut fort bien co-exister avec une idéologie et une pratique sociale racistes. Nous argumentons que Marvin Harris a exagéré tant la variété que l’ambiguité de la terminologie raciale brésilienne. En outre, il n’a pas étudié la terminologie dans différents contextes de la vie sociale. Il a aussi proposé une définition fort peu adéquate de l’idéologie. Il arrive dès lors, à certaines conclusions sur les rapports raciaux au Brésil peu différents de l’image donnée par les propagandistes du régime actuel dans ce pays.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.806
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.074
GPT teacher head0.316
Teacher spread0.242 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2021
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