Correction to: White Savior Narratives in International Development: A Discourse Analysis of the Kony2012 Campaign by Invisible Children
Bibliographic record
Abstract
Tout mon cœur me disait de faire quelque chose.Et donc je lui ai fait une promesse: nous allons aussi faire tout ce que nous pouvons pour les arrêter.»-Jason Russell dans la première vidéo de Kony 2012 (7:30) Au cours des dernières décennies, des réflexions sur le concept de sauveur blanc dans les pratiques de développement ont été publiées dans divers journaux non académiques, médias grand public, podcasts et blogs.Les exemples dans notre domaine abondent: une organisation occidentale lançant des campagnes d'aide utilisant une personne blanche aidant des victimes noires (par exemple, Médecins Sans Frontières en 2020); Haïti étant dépossédée de son autonomie par des interventions étrangères répétées (Sincimat Fleurant, « Imposition et reproduction du sauveur blanc en Haïti»), ou des entreprises facilitant l'accaparement des terres sous prétexte d'aider les citoyens locaux (Kakuru, « Le sauveur blanc, le secteur des entreprises et les droits fonciers en Ouganda central»).Des groupes d'activistes comme No White Saviors et Charity So White ont développé une expertise sur le sujet et l'ont promue sur les réseaux sociaux et lors de conférences publiques.D'autres ont créé des comptes ironiques pour sensibiliser aux tendances du sauveur blanc dans notre domaine, comme Humanitarians on Tinder, White Savior Barbie, ou Aid Worker Jesus.Des étudiants norvégiens ont également produit des courts métrages primés
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 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 | 0.004 | 0.071 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.004 | 0.005 |
| Research integrity | 0.010 | 0.015 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.052 | 0.019 |
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".