MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2277420626

Gendered Paths to Civic Engagement and Leadership Among the Mexican Diaspora Living in the United States

2011· article· en· W2277420626 sur OpenAlexaboutno aff
Jane Bayes, Laura Gonzalez

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueService-Learning and Community Engagement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiasporaImmigrationPolitical scienceGovernment (linguistics)GlobalizationCivic engagementPublic administrationGender studiesEconomic growthSociologyPoliticsLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gendered Paths to Civic Engagement and Leadership among the Mexican Diaspora in the United States. The integration of immigrant populations into the civic society of their countries of destination is a topic of increasing global concern as the forces of globalization, natural disaster and conflict encourage ever greater numbers of people to migrate. This paper addresses this topic by studying the paths to leadership of those in the Mexican diaspora in the United States who have been elected to be members of an advisory council to the Mexican government, the Consejo Consultivo del Instituto de los Mexicanos en el Exterior or CC-IME. In 2003, the Mexican government established an advisory counsel of approximately 120 prominent members of the Mexican American community living in the United States. Mexican consulates in the United States and Canada were instructed to hold elections to choose representatives of their diasporic communities for a three year term. Since 2003, CC-IME has had three cohorts of around 120 advisors elected in 2003, 2006 and 2009 respectively. Advisors must be fluent in Spanish. Drawing on this sample of diasporic leaders, this study uses in-depth interviews and focus groups to study the routes to civic participation and leadership with particular attention to gendered differences. We expect our findings to shed light on successful strategies and to offer examples for others to emulate.

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)0,002
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSSRN Electronic JournalMême sujetService-Learning and Community EngagementTravaux en français237 207