Idéologie et terminologie raciales : le Brésil et l’Archipel du Cap-Vert
Bibliographic record
Abstract
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.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".