A multicultural success story? Australian integration in comparative focus
Notice bibliographique
Résumé
Australia is often held up as an exemplary multicultural society in cross-national comparisons, particularly in relation to the integration of immigrants. Yet, this ‘grand narrative’ of Australia’s multicultural success risks an over-simplified picture of the dynamics of integration in Australia, obscuring dimensions on which Australia’s performance is comparatively poor. Juliet Pietsch’s Race, Ethnicity and the Participation Gap makes a valuable contribution to a more nuanced discussion, asking why the political participation of non-European ethnic and immigrant minorities in Australia is so low compared to Canada and the United States. This review article brings Pietsch into critical conversation with two recent books on comparative integration in North America and Western Europe: Richard Alba and Nancy Foner’s S trangers No More and Gulay Ugur Goksel’s Integration of Immigrants and the Theory of Recognition. Read alongside each other, these texts encourage deeper reflection on where Australia sits on a variety of indicators of immigrant integration as well as how integration is conceptualised in Australia. This article thus contributes to existing literature on the contemporary state of Australian multiculturalism, while also pointing towards directions for future research.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,020 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».