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Enregistrement W2790739046 · doi:10.5296/jsr.v9i1.12368

Beyond Good Intentions: Race Regimes, Racialisation, Immigrant Service Non-governmental Organizations (IS-NGOs) and Race-Class Reproductions in Canada

2018· article· en· W2790739046 sur OpenAlexaffabout
Wanda Johnson Chell, Dip Kapoor

Notice bibliographique

RevueJournal of Sociological Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTourism, Volunteerism, and Development
Établissements canadiensUniversity of AlbertaNorQuest College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRace (biology)PolitySociologyImmigrationGender studiesInequalityMulticulturalismPrivilege (computing)Political sciencePoliticsLawPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Based on research conducted in a Parenting and Literacy Program (PLP) offered by an Immigrant Service-Non Governmental Organisation (IS-NGO) located in Alberta, Canada, a racialisation and race regimes framework is deployed to advance the proposition that IS-NGOs and their approach to programs and service provision encourage race-class inequalities and augment the contemporary race regime of multiculturalism in Canada. This is in/advertently achieved by selectively racializing im/migrants and reproducing class inequities through the adherence to neoliberal prescriptions (best practices) while claiming to settle, support and work for social justice for im/migrants. We explore the structures, ideas and power relations of an IS-NGO as a race regime and its’ race-class implications for perpetuating hierarchy’s which continue to define a Canadian colonial settler society. The purpose of this research is to stimulate renewal within IS-NGOs, as an exercise in critical reflexivity and to encourage changes at the organisational and employee/practitioner level, by fostering efforts to undermine, redirect and replace race regimes and class inequality in the interests of a still emergent democratic society and polity in Canada.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,549

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0200,012
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,307 · 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
Publié2018
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