Ruptures in Canada’s Nationalist Narrative: Situating Toronto’s Former-Yugoslav Immigrants in the Indigenous-Settler Context
Notice bibliographique
Résumé
With the increasing prevalence of Indigenous discourses in the public consciousness, it becomes clear that the role of immigrants in the Indigenous-Settler dynamic has yet to be understood, and is particularly understudied in its Canadian context. However, given that nearly half of the population in the City of Toronto is composed of immigrants, it presents a rich research opportunity. As a Toronto-based immigrant from Former-Yugoslavia, I decided to conduct research with my own community. This thesis investigates the positionality of the Greater Toronto Area’s (GTA) Former-Yugoslav immigrants in the context of Indigenous-Settler relations. My research suggests that this community is situated within two ruptures of the Canadian nationalist narrative – paradoxical realms of multiple co-occurring imaginaries. As displaced peoples, they are privileged beneficiaries of the Canadian state while simultaneously being denied access to the Whiteness of the Canadian-Canadian ethnic identity. The ruptures are exposed by the relational positionality of Indigenous peoples to Former-Yugoslavs; in other words, Indigenous peoples play a central role in the identity of the GTA’s Former-Yugoslav immigrants. The very existence of Indigenous peoples in Canada shatters the illusion of inclusivity in the multiculturalist narrative by exposing (1) the rupture of injustices acted upon Indigenous peoples by the Canadian state, which maintains its marginalization of these communities via multiculturalism; and (2) the rupture of the relational nature of Whiteness by challenging it as a monolithic identifier of ethno-racial categorization in favour of pluralistic forms of identity. Thus, Former-Yugoslav immigrants are Settlers who have potential for solidarity with Indigenous peoples.
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,050 | 0,030 |
| Communication savante | 0,013 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».