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Enregistrement W2622847164 · doi:10.1177/1468796817713040

The failure of state multiculturalism in the UK? An analysis of the UK’s multicultural policy for 2000–2015

2017· article· en· W2622847164 sur OpenAlexaff
Félix Mathieu

Notice bibliographique

RevueEthnicities · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Refugees, and Integration
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMulticulturalismState (computer science)Political scienceSociologyGender studiesLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

If the 1997 New Labour’s winning election seems to correlate with an upsurge in both the political arena and in public favour for multiculturalism in the UK, the overall decade and a half that ensued took the very opposite path. For example, Prime Minister David Cameron declared in 2011 that state multiculturalism was a failure. In this article, I question the impact of such declarations onto the UK’s immigrant multicultural policy. In particular, using and updating the Multicultural Policy Index, I show evidence of the evolution, between 2000 and 2015, of the UK’s multicultural policy. In turn, this provides a satisfactory framework for having a clear understanding of the public policy dynamic in matters of multiculturalism in the following of David Cameron’s declarations concerning the failure of state multiculturalism. Then, echoing Meer and Modood’s argument of a ‘civic-thickening’ for the UK’s integration policy, I discuss citizenship education programs of the four constituent nations of the UK – where such integration policies have been implemented. This shows that while such curriculums all put forward approaches for ‘thickening’ togetherness, it is nonetheless consistent with a ‘multiculturalist advance’. Hence, one must invalidate the thesis following which multicultural policy and integration policy should be understood through the strict prism of a zero-sum game.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,319
Score d'incertitude au seuil0,634

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,348 · 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

Citations36
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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