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Enregistrement W2911764592 · doi:10.18584/iipj.2019.10.1.3

Success in Closing the Socio-Economic Gap, But Still a Long Way to Go: Urban Aboriginal Disadvantage, Trauma, and Racism in the Australian City of Newcastle

2019· article· en· W2911764592 sur OpenAlexvenueno aff
Deirdre Howard‐Wagner

Notice bibliographique

RevueInternational Indigenous Policy Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésDisadvantageIndigenousRacismMainstreamSociologyGender studiesIndividualismPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The research presented in this article is based on a four-year place-based qualitative case study of Aboriginal success in addressing Aboriginal disadvantage in the Australian city of Newcastle. The article presents extracts from in-depth interviews with Aboriginal people working on a day-to-day basis with Aboriginal and/or Torres Strait Islander people experiencing disadvantage in this city. Interviewees define Indigenous disadvantage in a way that differs considerably from how it is defined in mainstream policy circles. They describe Indigenous disadvantage as being grounded in the histories of social exclusion from Australian society, rather than merely a contemporary phenomenon related socio-economic factors (i.e., lack of educational and employment opportunities). They indicated that it was (a) closely tied to Aboriginal experiences of displacement and trauma; (b) not just a material problem but a historical and social structural problem; and (c) unique to each community. For instance, urban Indigenous disadvantage is distinct from Indigenous disadvantage in remote areas. This supports the claims of Indigenous sociologist Maggie Walter (2009). In doing so, the article more strongly aligns with a critique of a neo-liberal racial project, which defines Indigenous disadvantage within an individualistic framework of individual rights and in terms of socio-economic gaps, from the voices of Aboriginal representatives.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,680
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,363 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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