Capitalizing on Multiculturalism: Reading the Success of Canadian Comedian Russell Peters
Notice bibliographique
Résumé
Comedian Russell Peters has risen to the top of the North American comedy industry, selling out shows to audiences across Canada and the U.S., and increasingly, in venues around the world. A self-described Anglo-Indian and native of Brampton, Ontario, Peters is credited with voicing what many of us know but often dare not articulate in the area of culture and identity. His wide appeal across diverse audiences is deduced to his skill in telling “truths” about identity and multicultural diversity in Canada, while shirking the troublesome restrictions of political correctness. This paper highlights the indebtedness of Peters’s winning comedic formula to Canadian multicultural discourse. Three key fables of official multiculturalism are featured in this critical reading of Peters’s work—the aim of which is to foreground the underlying ideological framework that informs the comedian’s approach and wide appeal. I argue that the question of what Canadians are laughing at in Russell Peters’s humour is central to a wider investigation of what his popularity reveals about the popular domain of Canadian public culture. To the extent that Peters’s popularity throws into question national receptivity to the problem of structural inequality, an examination of his wide appeal stands as a necessary point of departure for further assessments of the ideological climate in which Canadian social justice efforts are mobilized.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,046 | 0,023 |
| Communication savante | 0,015 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».