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Enregistrement W2552462195 · doi:10.1111/sena.12165

Perceived Anti‐Germanism in Austria

2016· article· en· W2552462195 sur OpenAlexaff
Julia Greth, Thomas Köllen

Notice bibliographique

RevueStudies in Ethnicity and Nationalism · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGerman legal, social, and political studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermanAttributionNarrativeDiversity (politics)HierarchySocial psychologyComparabilityResentmentPsychologySociologyGender studiesPolitical scienceHistoryLinguisticsLawAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Germans working in Austria are confronted with several subliminal resentments. Research on nationalism, racism, and diversity has overlooked this topic up to now, as Germans, as well as other Northern American or Western European citizens, are very rarely analysed as marginalized groups. Furthermore, the situation of migrants from geographically, linguistically, and culturally close countries, has received scant attention and been deemed of little importance up to now. The anti‐German sentiments in Austria are primarily based on the Austrian self‐perception of being non‐German as a constitutive element of ‘Austrian‐ness’. Related to that, negative attributions ascribed to Germans simultaneously mean a positive attribution of ‘Being Austrian’. Based on a content analysis of ten narrative interviews, conducted with Germans working in Austria, it appears that they permanently experience being categorized as ‘the Germans’, which leads to several types of exclusion, demotion, and also discrimination in the workplace. Differences in hierarchy level and perceived competition seem to moderate this effect. It appears that workplace superiors of Germans tend also to put an emphasis on positive stereotypes related with Germans, whereas Austrian colleagues on the same hierarchy level tend to performatively construct and reproduce ‘Being German’ as a deficit that they associate with negative stereotypes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,759
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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