Who is Asian? A category that remains contested in population and health research
Notice bibliographique
Résumé
Continuing inconsistent use of the term 'Asian' and its appearance for the first time in the 2001 Census justifies an examination of its utility in population and health research. Given the potential for 'Asian' to describe either persons with origins in the Indian subcontinent or those originating from continental Asia, there is a strong argument in studies employing ethnicity as a measure of broad historical processes of colonialism, migration, and discrimination for privileging 'South Asian' over this contested term. Where the focus is on ethnicity as personal identity, there is some evidence of the emergence of bicultural terms such as 'Asian British' and 'Scottish Asian' and of more limited use regionally of 'Asian' and qualified terms such as 'Hindu Asian'. However, such usage cannot be generalized to the acceptance of a pan-Asian identity. Further, the different meanings that attach to terms such as 'Asian' and 'Indian' in the USA and Canada in terms of the specificity of each country's historical process of ethnogenesis mean that, where international comparisons are being made, accurate description of the population is needed to explain the terminology.
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 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 | 0,047 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,066 |
| Communication savante | 0,019 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».