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Enregistrement W1863434368 · doi:10.1111/aman.12099

Making Tigers from Tamils: Long‐Distance Nationalism and Sri Lankan Tamils in Toronto

2014· article· en· W1863434368 sur OpenAlexaboutno aff
Sharika Thiranagama

Notice bibliographique

RevueAmerican Anthropologist · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiaspora, migration, transnational identity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTamilHomelandDiasporaNationalismCasteGender studiesElitePolitical scienceSociologyPoliticsLawArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This article discusses the Sri Lankan Tamil diaspora in Toronto and its relationship to the Tamil separatist group, the Liberation Tigers of Tamil Eelam (LTTE). Taking the case of the Sri Lankan Tamils, oft‐cited as the example par excellence of long‐distance nationalism, I argue against naturalizing diasporic ethnonationalism to investigate instead how diasporas are fashioned into specific kinds of actors. I examine tensions that emerged as an earlier elite Tamil movement gave way to the contemporary migration of much larger class‐and caste‐fractured communities, while a cultural imaginary of migration as a form of mobility persisted. I suggest that concomitant status anxieties have propelled culturalist imaginations of a unified Tamil community in Toronto who, through the actions of LTTE‐affiliated organizations, have condensed the Tigers and their imagined homeland, Tamil Eelam, into representing Tamil community life. While most Tamils may not have explicitly espoused LTTE ideology, as a result of the LTTE becoming the backbone of community life, Tamils became complicit with and reaffirmed the LTTE project of defending “Tamilness” militarily in Sri Lanka and culturally in Toronto. I suggest that the self‐presentation of diasporic communities should be analyzed within specific histories, contemporary conflicts and fractures, and active mobilizing structures.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0180,010
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,360 · 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

Citations35
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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