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Enregistrement W2313511274 · doi:10.1093/ahr/118.2.507

CARMELA PATRIAS. Jobs and Justice: Fighting Discrimination in Wartime Canada, 1939-1945.

2013· article· en· W2313511274 sur OpenAlexaffabout
James W. St. G. Walker

Notice bibliographique

RevueThe American Historical Review · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomic JusticePolitical scienceHistoryLawSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is conventional wisdom that World War II effected a paradigm shift in Canada (and elsewhere) in terms of human rights and race relations; fighting a racist enemy allegedly enlightened the majority population, allowing them to recognize, and hence to correct, issues of discrimination and inequality. Jobs and Justice joins an emerging literature challenging this misunderstanding. Carmela Patrias has written an interesting, useful, and important book. Her stated goal is “to examine the nature and extent of racist employment discrimination during the Second World War,” and to show that “state officials colluded with racist employers and workers” (p. 5). In the course of fulfilling this goal Patrias offers a thorough description of the kind of discrimination faced by racialized minorities in Canada, and in fact shows that racist restrictions actually increased during the first half of the war. The National Selective Service (NSS), a federal agency established in 1942 to direct civilians into appropriate jobs to support the war effort, acceded to employers' prejudices and itself discriminated in channeling racialized minorities into poorly paid and stereotypical positions, or leaving them unemployed in a situation crying for their labor. Even the military participated, maintaining restrictions on recruitment and rank until well into the war.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,190

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,009
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,244 · 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
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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