Agenda Setting and Immigrant Politics
Notice bibliographique
Résumé
The authors identify and analyze patterns of community organizing among Latin Americans in Toronto for the period from the 1970s to the 2000s as part of a broader analysis of Latin American immigrant politics. They draw on the concept of social fields to map Latin American community politics and to capture a wide range of relevant organizations, events, and strategic moments that feed into the constitution of more visible and formal organizations. Five distinct waves of Latin American migration to Toronto produce three types of community organizations: ethno-national, intersectional panethnic, and mainstream panethnic groupings. This migration pattern also leads to a layering process as established organizations evolve and new migrant groups with specific priorities and ways of organizing emerge. The authors present a case study of the development and agenda-setting process of the Centre for Spanish Speaking People, a mainstream, multiservice, panethnic organization. Agenda setting is defined as the process of defining the vision and mission of an organization or cluster of organizations. The case study captures how a mainstream panethnic organization mediates between diverse in-group agendas of Latin American immigrants and out-group, specifically, state-generated, agendas, and how this agenda-setting process changes over time in tune with shifts in the political opportunity structure. The authors propose, however, that agenda setting is a dialogic social process that involves more than navigating the existing political opportunity structure. Agenda setting involves in-group and out-group dialogues embedded within a complex organizational field. It is an instance of political learning. The analysis of these dialogues over time for a specific group and organization captures immigrant politics in practice.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».