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Enregistrement W2898988371 · doi:10.1177/1354067x18808760

Cultural psychology for a new era of citizenship politics

2018· article· en· W2898988371 sur OpenAlexfundaboutno aff
Basia D. Ellis, Sunil Bhatia

Notice bibliographique

RevueCulture & Psychology · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaU.S. Department of Justice
Mots-clésCitizenshipPoliticsSociologyCultural psychologyImmigrationCultural diversitySocial psychologyGender studiesSocial scienceEnvironmental ethicsPolitical sciencePsychologyAnthropologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the current era of citizenship politics, both legal citizenship and cultural citizenship have become highly contested social categories and new bases for social discrimination. Psychological studies of migration thus need to consider more explicitly how shifting sociopolitical contexts shape migrant life opportunities and how migrants respond to their shifting circumstances. Cultural psychologists have much to contribute to this project given their focus on the ways cultural experiences are shaped at once by broader social determinants and the intentional acts of social agents who navigate diversely organized worlds. However, we argue that cultural psychologists need to integrate critical concepts into cultural psychological studies of migration to avoid both overlooking important determinants of migrant lives and inadvertently perpetuating social inequalities and discriminatory policies. Drawing upon qualitative research conducted with Polish “irregular” migrants in Canada and Sikh Americans, we show how critical concepts such as “illegalization,” “deportability,” and “cultural citizenship” can help expand cultural psychological inquiry to better understand contemporary immigrant experiences. We conclude with discipline-specific recommendations for building a cultural psychology fit for the study of migration in the 21st-century.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,291 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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