Experiences of discrimination and discomfort: A comparison of metropolitan and non‐metropolitan locations
Notice bibliographique
Résumé
This article compares feelings of discomfort and experiences of discrimination attributed to racial and ethnic difference among visible minorities and two white groups: “Europeans” and “white charter” individuals. In conducting the analysis, attention is given to the role of location by examining how responses vary in three types of locations in Canada: large and diverse metropolitan areas, smaller “second‐tier” cities, and towns and rural areas. Using the Ethnic Diversity Survey (EDS) as the principal data source, the results of descriptive and explanatory multivariate analyses are presented. Logistic regression analyses confirm that race frequently is interpreted as underlying experiences of discomfort and discrimination in Canada, with visible minorities much more likely to report racial and ethnic discomfort and discrimination than the two white groups. While location is not strongly related to racial and ethnic discrimination, it has a significant impact on reports of discomfort. Residents of Montreal, Toronto, and Vancouver are more likely to report racial and ethnic discomfort than those living in non‐metropolitan areas. As others have reported in Australia and Great Britain, living in diverse social environments where negotiation of difference is an everyday necessity heightens discomfort. The findings highlight geographical variations in the lived experience of multiculturalism that warrant further investigation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».